Python integer
18 Jun 2021임의 정밀도
임의 정밀도 정수형이란 쉽게 말해 무제한 자릿수를 제공하는 정수형을 말한다.
정수를 숫자의 배열로 간주하여, 자릿수 단위로 쪼개어 배열 형태로 표현한다.
파이썬은 10진수를 2의 30승 진수로 변경하여 한 자리수가 나타낼 수 있는 최대값은 (2**30) - 1 이다. 플랫폼에 따라 파이썬은 30비트의 자리수를 가진 32비트의 부호 없는 정수 배열 또는 15 비트의 자리수를 가진 16 비트의 부호 없는 정수 배열을 사용한다.
123456789101112131415의 표현식은 다음과 같다:
(437976919 * 2**(30*0)) + (87719511 * 2**(30*1)) + (107 * 2**(30*2))
a = (437976919 * 2**(30*0))
b = (87719511 * 2**(30*1))
c = (107 * 2**(30*2))
print(a + b + c)
123456789101112131415
임의 정밀도 산술은 왜 32비트와 16비트를 채워서 쓰지 않는걸까?
그 이유는 다음과 같다
- long_pow() requires that PyLong_SHIFT be divisible by 5
- PyLong_{As,From}ByteArray require that PyLong_SHIFT be at least 8
- long_hash() requires that PyLong_SHIFT is *strictly* less than the number
of bits in an unsigned long, as do the PyLong <-> long (or unsigned long)
conversion functions
- the Python int <-> size_t/Py_ssize_t conversion functions expect that
PyLong_SHIFT is strictly less than the number of bits in a size_t
- the marshal code currently expects that PyLong_SHIFT is a multiple of 15
- NSMALLNEGINTS and NSMALLPOSINTS should be small enough to fit in a single
digit; with the current values this forces PyLong_SHIFT >= 9
그렇다면 임의 정밀도 산술을 부호 없는 정수 배열을 어떻게 음수로 표현할까? 보통의 2의 보수법을 사용하는 방식과는 다르게, 정수의 부호는 ob_size 필드에 별도로 저장된다. 이 필드는 ob_digit 배열의 크기를 저장한다. 크기가 2인 배열의 부호를 바꾸기 위해선 ob_size를 -2로 변경하면 된다.
/* 큰 정수 표현법.
절댓값은 다음과 같이 구할 수 있다.
SUM(for i=0 through abs(ob_size)-1) ob_digit[i] * 2**(SHIFT*i)
ob_size < 0이면 음수를 나타낸다.
ob_size == 0이면 0을 나타낸다.
정규화된 수의 경우, ob_digit[abs(ob_size)-1] (최상위 숫자)은 0이 될 수 없다. 또한,
모든 유효한 i 값에 대해 다음이 성립한다. (MASK는 1 << 30 - 1 또는 1 << 15 - 1)
0 <= ob_digit[i] <= MASK
할당 함수는 ob_digit[0] ... ob_digit[abs(ob_size)-1]을 실제로 사용할 수 있도록 추가 메모리를
할당을 신경써야 한다.
SHIFT = 30 # number of bits for each 'digit'
MASK = (2 ** SHIFT)
# 2**30 == 1073741824
bignum = 18446744073709551615
def split_number(bignum):
t = abs(bignum)
print('split number = {}'.format(t))
num_list = []
while t != 0:
# Get remainder from division
print('t = {}'.format(t))
small_int = t % MASK # more efficient bitwise analogue: (t & (MASK-1))
print('small_int = {}'.format(small_int))
num_list.append(small_int)
print('num_list = {}'.format(num_list))
# Get integral part of the division (floor division)
t = t // MASK # more efficient bitwise analogue: t >>= SHIFT
return num_list
def restore_number(num_list):
bignum = 0
for i, n in enumerate(num_list):
bignum += n * (2 ** (SHIFT * i))
return bignum
num_list = split_number(bignum)
assert bignum == restore_number(num_list)
import ctypes
class PyLongObject(ctypes.Structure):
_fields_ = [("ob_refcnt", ctypes.c_long),
("ob_type", ctypes.c_void_p),
("ob_size", ctypes.c_ulong),
("ob_digit", ctypes.c_uint * 3)]
bignum = 18446744073709551615
# for d in PyLongObject.from_address(id(bignum)).ob_digit:
# print('')
def add_bignum(a, b):
z = []
if len(a) < len(b):
# Ensure a is the larger of the two
a, b = b, a
carry = 0
for i in range(0, len(b)):
carry += a[i] + b[i]
z.append(carry % MASK)
carry = carry // MASK
for i in range(i + 1, len(a)):
carry += a[i]
z.append(carry % MASK)
carry = carry // MASK
z.append(carry)
# remove trailing zeros
i = len(z)
while i > 0 and z[i-1] == 0:
i -= 1
z = z[0:i]
return z
print(2 ** 30)
a = 8223372036854775807
b = 100037203685477
assert restore_number(add_bignum(split_number(a), split_number(b))) == a + b
레퍼런스 카운트(Reference Counts)
파이썬은 메모리 관리를 위해 레퍼런스 카운트와 가비지 콜렉션을 사용한다. 파이썬은 객체로 이루어진 언어이며 모든 객체에 카운트를 포함하고, 이 카운트는 객체가 참조될 때 증가한다. 이러한 카운터가 0일 경우 메모리 할당이 삭제된다
파이썬에서 어떤 값은 어떤 타입의 객체입니다. 예를 들어 int 타입의 객체, float 타입의 객체, str 타입의 객체를 예를 들 수 있습니다. 다음 코드에서 a라는 변수는 int 타입의 객체 3을 바인딩합니다. int 타입의 객체 3이 메모리에 할당되고 이를 변수 a가 바인딩합니다. 변수가 어떤 객체를 바인딩하면 객체의 레퍼런스 카운트 값이 증가합니다.
>>> a = 3
>>>import sys
>>> sys.getrefcount(a)
>>> 42
위 코드를 실행해봅시다. a가 바인딩하는 객체인 ‘3’의 레퍼런스 카운트가 화면에 출력됩니다. 꽤 큰 값이 나오는데 이는 이미 파이썬 인터프리터가 실행될 때 내부에서 3이라는 값을 여러번 참조했기 때문입니다.
다음과 같이 b와 c라는 변수도 3을 바인딩해봅시다. 3이라는 객체 입장에서 생각해보면 자기 자신을 b와 c라는 새로운 변수가 바인딩하는 것이 되며 이 경우 객체 내부에 저장된 레퍼런스 카운트 값이 증가합니다. 3에 대한 레퍼런스 카운트 값을 출력해보면 44로 42에서 2만큼 증가된 것을 확인할 수 있습니다.
>>> b = 3
>>> c = 3
>>> sys.getrefcount(3)
44
이번에는 리스트 객체에 대해서 동일하게 코드를 실행해 봅시다. 출력 값을 살펴보면 2가 나오는 것을 확인할 수 있습니다. sys 모듈의 getrefcount 함수가 호출되면서 해당 객체를 참조하므로 1만큼 증가된 레퍼런스 카운트가 출력됩니다. 따라서 실제로는 [0, 1, 2]
라는 리스트 객체에 대한 레퍼런스 카운트는 1이라고 생각하면 됩니다.
>>> a = [0, 1, 2]
>>>import sys
>>> sys.getrefcount(a)
2
참고자료 :
[기초 파이썬] 파이썬의 모든 것은 Object이다 (정수편)
Why Python is Slow: Looking Under the Hood
https://rushter.com/blog/python-integer-implementation/
https://mingrammer.com/translation-cpython-internals-arbitrary-precision-integer-implementation/