Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Разработчик Python».

---

Когда вы пишете на низкоуровневом языке, таком как С, вы беспокоитесь о выборе правильного типа данных и спецификаторах для ваших целых чисел, на каждом шаге анализируете достаточно ли будет использовать просто int или нужно добавить long или даже long double. Однако при написании кода на Python вам не нужно беспокоиться об этих «незначительных» вещах, потому что Python может работать с числами типа integer любого размера.

В С, если вы попытаетесь вычислить 2²⁰⁰⁰⁰ с помощью встроенной функции powl, то на выходе получите inf.

#include <stdio.h>
#include <math.h>

int main(void) {
  printf("%Lf\n", powl(2, 20000));
  return 0;
}

$ ./a.out
inf

Но в Python сделать это проще простого:

>>> 2 ** 20000
39802768403379665923543072061912024537047727804924259387134 ...
...
... 6021 digits long ...
...
6309376

Должно быть под капотом Python делает что-то очень красивое и сегодня мы узнаем, что именно он делает, чтобы работать с целыми числами произвольного размера!

Представление и определение

Integer в Python это структура C, определенная следующим образом:

struct _longobject {
    PyObject_VAR_HEAD
    digit ob_digit[1];
};

PyObject_VAR_HEAD – это макрос, он раскрывается в PyVarObject, который имеет следующую структуру:

typedef struct {
    PyObject ob_base;
    Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part */
} PyVarObject;

Другие типы, у которых есть PyObject_VAR_HEAD:

• PyBytesObject
• PyTupleObject
• PyListObject

Это значит, что целое число, подобно кортежу или списку, имеет переменную длину, и это первый шаг к пониманию того, как Python может поддерживать работу с гигантскими числами. После раскрытия макроса _longobject можно будет рассматривать как:

struct _longobject {
    PyObject ob_base;
    Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part */
    digit ob_digit[1];
};

В структуре PyObject есть некоторые мета-поля, используемые для подсчета ссылок (сборки мусора), но для того, чтобы поговорить об этом нужна отдельная статья. Поле, на котором мы сосредоточимся это ob_digit и в немного ob_size.

Расшифровка ob_digit

ob_digit – это статически аллоцированый массив единичной длины типа digit (typedef для uint32_t). Поскольку это массив, ob_digit в первую очередь является указателем на число, и, следовательно, при необходимости он может быть увеличен с помощью функции malloc до любой длины. Таким образом python может представлять и обрабатывать очень длинные числа.

Как правило в низкоуровневых языках, таких как С, точность целых чисел ограничена 64-битами, однако Python поддерживает целые числа произвольной точности. Начиная с версии Python 3, все числа представлены в виде bignum и ограничены только доступной памятью системы.

Расшифровка ob_size

ob_size хранит количество элементов в ob_digit. Python переопределяет и затем использует значение ob_size для определения фактического количества элементов, содержащихся в массиве, чтобы повысить эффективность выделения памяти массиву ob_digit.

Хранение

Самый наивный способ хранить числа типа integer – это хранить одну десятичную цифру в одном элементе массива, тогда операции, такие как сложение и вычитание, могут выполняться по правилам математики из начальной школы.

С таким подходом число 5238 будет сохранено так:



Такой подход неэффективен, поскольку мы будем использовать до 32-бит цифр (uint32_t) для хранения десятичной цифры, которая, по сути, колеблется от 0 до 9 и может быть легко представлена всего лишь 4 битами, ведь при написании чего-то столь же универсального как python, разработчик ядра должен быть еще изобретательнее.

Итак, можем ли мы сделать лучше? Конечно, иначе я бы не выложил эту статью. Давайте подробнее рассмотрим то, как Python хранит сверхдлинное целое число.

Путь Python

Вместо того, чтобы хранить только одну десятичную цифру в каждом элементе массива ob_digit, Python преобразует числа из системы счисления с основанием 10 в числа в системе с основанием 2³⁰ и вызывает каждый элемент, как цифру, значение которой колеблется от 0 до 2³⁰ — 1.

В шестнадцатеричной системе счисления, основание 16 ~ 2⁴ означает, что каждая «цифра» шестнадцатеричного числа колеблется от 0 до 15 в десятичной системе счисления. В Python аналогично, «число» с основанием 2³⁰, что означает, что число будет варьироваться от 0 до 2³⁰ – 1 = 1073741823 в десятичной системе счисления.

Таким образом, Python эффективно использует почти все выделенное пространство в 32 бита на одну цифру, экономит ресурсы и все еще выполняет простые операции, такие как сложение и вычитание на уровне математики начальной школы.

В зависимости от платформы Python использует либо 32-битные целочисленные беззнаковые массивы, либо 16-битные целочисленные беззнаковые массивы с 15-битными цифрами. Для выполнения операций, которые будут рассмотрены дальше, понадобится всего несколько битов.

Пример: 1152921504606846976

Как уже упоминалось, для Python числа представлены в системе с основанием 2³⁰, то есть если вы конвертируете 1152921504606846976 в систему счисления с основанием 2³⁰, вы получите 100.

1152921504606846976 = 1 * (2³⁰)² + 0 * (2³⁰)¹ + 0 * (2³⁰)⁰

Поскольку ob_digit первым хранит наименее значащую цифру, оно сохраняется как 001 в виде трех цифр.

Структура _longobject для этого значения будет содержать:

• ob_size как 3
• ob_digit как [0, 0, 1]

Я создал демонстрационный REPL, который покажет, как внутри себя Python хранит integer, а также ссылается на члены структуры, такие как ob_size, ob_refcount и т. д.

Операции над длинными числами типа integer

Теперь, когда у нас есть четкое представление о том, как Python реализует целые числа произвольной точности, настало время понять, как с ними выполняются различные математические операции.

Сложение

Целые числа хранятся «в цифрах», это означает, что сложение выполняется также просто, как в начальной школе, и исходный код Python показывает нам, что именно так сложение и реализовано. Функция с именем x_add в файле longobject.c выполняет сложение двух чисел.

...
    for (i = 0; i < size_b; ++i) {
        carry += a->ob_digit[i] + b->ob_digit[i];
        z->ob_digit[i] = carry & PyLong_MASK;
        carry >>= PyLong_SHIFT;
    }
    for (; i < size_a; ++i) {
        carry += a->ob_digit[i];
        z->ob_digit[i] = carry & PyLong_MASK;
        carry >>= PyLong_SHIFT;
    }
    z->ob_digit[i] = carry;
...

Приведенный выше фрагмент кода взят из функции x_add. Как видите, она перебирает число по цифрам и выполняет сложение цифр, вычисляет результат и добавляет перенос.

Интереснее становится, когда результатом сложения является отрицательное число. Знак ob_size является знаком integer’а, то есть, если у вас есть отрицательное число, то ob_size будет минусом. Значение ob_size по модулю будет определять количество цифр в ob_digit.

Вычитание

Подобно тому, как происходит сложение, происходит и вычитание. Функция с именем x_sub в файле longobject.c выполняет вычитание одного числа из другого.

...
    for (i = 0; i < size_b; ++i) {
        borrow = a->ob_digit[i] - b->ob_digit[i] - borrow;
        z->ob_digit[i] = borrow & PyLong_MASK;
        borrow >>= PyLong_SHIFT;
        borrow &= 1; /* Keep only one sign bit */
    }
    for (; i < size_a; ++i) {
        borrow = a->ob_digit[i] - borrow;
        z->ob_digit[i] = borrow & PyLong_MASK;
        borrow >>= PyLong_SHIFT;
        borrow &= 1; /* Keep only one sign bit */
    }
...

Приведенный выше фрагмент кода взят из функции x_sub. В нем вы видите, как происходит перебор цифр и выполняется вычитание, вычисляется результат и распространяется перенос. Действительно, очень похоже на сложение.

Умножение

И снова умножение будет реализовано тем же наивным способом, который мы узнали из уроков математики в начальной школе, но он не отличается эффективностью. Чтобы поддерживать эффективность, Python реализует алгоритм Карацубы, который умножает два n-значных числа за O( n^log₂³) простых шагов.

Алгоритм непростой и его реализация выходит за рамки данной статьи, но вы можете найти его реализацию в функциях k_mul и k_lopsided_mul в файле longobject.c.

Деление и другие операции

Все операции над целыми числами определены в файле longobject.c, их очень просто найти и проследить работу каждой. Внимание: Детальное понимание работы каждой из них займет время, поэтому заранее запаситесь попкорном.

Оптимизация часто используемых целых чисел

Python заранее выделяет в памяти небольшое количество целых чисел в диапазоне от -5 до 256. Это выделение происходит во время инициализации, и поскольку мы не можем изменить целые числа (иммутабельность), эти предварительно выделенные числа являются синглтонами и на них ссылаются напрямую вместо реаллокации. Это значит, что каждый раз, когда мы используем/создаем маленькое число, Python вместо реаллокации просто возвращает ссылку на предварительно аллоцированное число.

Такую оптимизацию можно проследить в макросе IS_SMALL_INT и функции get_small_int в longobject.c. Так Python экономит много места и времени на вычисление часто используемых чисел типа integer.

Это вторая статья из серии Python Internals. Первая статья была о том, как я изменил свою версию Python, сделав его двусмысленным. Она поможет вам сделать первые шаги в понимании исходного кода Python и продолжить путь к становлению разработчиком ядра Python.

Если вы хотите увидеть больше похожих статей, подпишитесь на мою рассылку и получайте их прямо в свой почтовый ящик. Я пишу об инженерии, системном проектировании и немного о программировании каждую пятницу. Пишите мне на @arpit_bhayani. Мои предыдущие статьи вы найдете на @arpitbhayani.me/blogs.

На этом все. До встречи на курсе!