python进阶100集(9)int数据类型深入分析

off999 2025-07-14 20:50 29 浏览 0 评论

一、基本概念

int数据类型基本上来说这里指的都是整形，下一届我们会讲解整形和浮点型的转化，以及精度问题！

a  =  100
b = a

这里a是变量名，100就是int数据对象，b指向的是a指向的对象，所以b指向的也是100。

二、核心特性分析

不可变性

int类型为不可变对象，修改值会创建新对象而非原地修改：

a = 10
print(id(a)) # 输出内存地址1
a += 1
print(id(a)) # 输出新内存地址（地址改变）

非可迭代性

int未实现__iter__()方法，直接迭代会触发TypeError：
for i in 123: # 报错：'int' object is not iterable
   print(i)

切片限制

整数不支持切片操作，需先转换为字符串处理：

num = 123456
# 错误写法：num[1:3]
# 正确转换：
print(str(num)[1:3]) # 输出"23"

三、底层结构解析

1. C语言实现结构

的int在C中通过P y Long Object实现，核心字段包括：

ob_digit：动态数组存储绝对值（按需分配内存）

ob_size：记录数字位数和符号（负数为负值）

2. 内存管理机制

小整数池：[-5, 256]范围内的整数会被缓存复用
a = 10
b = 10
print(a is b) # True（小整数池优化）
大整数分配：超出缓存范围的整数每次创建新对象
x = 1000
y = 1000
print(x is y) # False（非小整数池）

3. 堆栈存储模型

变量引用：栈内存存储指向堆内存对象的指针
对象实体：堆内存存储PyLongObject结构体及数据
import sys
n = 2**1000
print(sys.getsizeof(n)) # 输出对象内存占用（如48字节）

四、典型场景示例

1. 进制转换与运算

hex_num = 0xFF # 十六进制
bin_num = 0b1010 # 二进制
print(hex_num + bin_num) # 输出265（自动转为十进制运算）:ml-citation{ref="7" data="citationList"}

2. 类型转换实现伪切片

def int_slice(num, start, end):
return int(str(num)[start:end])
print(int_slice(31415926, 2, 5)) # 输出415:ml-citation{ref="3" data="citationList"}

3. 内存地址验证

x = 999
y = 999
print(id(x), id(y)) # 不同地址（大整数无缓存）:ml-citation{ref="8" data="citationList"}

4. 内存结构分解

栈内存（Stack）
存储变量名a的引用指针（64位系统占8字节）
指针指向堆内存中的整数对象地址
堆内存（Heap）
存储PyLongObject结构体（Python的整数对象）
struct {
    PyObject_HEAD // 对象头（类型指针/引用计数）
    long ob_digit[1]; // 实际存储数值的数组
}
对于小整数（-5到256），Python会复用小整数池中的对象

5. 具体内存布局示例

情况1：小整数（-5 ≤ value ≤ 256）
a = 100 # 触发小整数池优化
栈内存：a → 0x7f8e3c0024a0（指向预分配地址）
堆内存：
对象头：类型标记为int，引用计数=∞（池化对象不计引用）
数值存储：ob_digit[0] = 100
情况2：大整数（超出缓存范围）
a = 1000 # 新建对象
栈内存：a → 0x55a1b2d67ef0（动态分配地址）
堆内存：
对象头：引用计数=1
数值存储：ob_digit[0] = 1000（可能占用更多内存）

python取绝对值