python - 每次使用结果时，Python 是否都使用 bignums 重新评估算术运算？

Question

好的，我试图在 python 上进行一些非常大的评估 - 大约 10^(10^120) - 然后我意识到这是非常巨大的。无论如何，我随后回落到 10**10**5 和 10**10**6。检查两者的时差让我发现了这个有点奇怪的发现，我认为这是一种低效率的发现。

结果是，当我尝试时cProfile.run("x=10**10**6")，它花了0.3s和40s。cProfile.run("print 10**10**6")

然后我尝试x= 10**10**6了几乎没有时间但此后每次我解释 x（x然后是enter）都需要很长时间（我想是40秒）。所以，我假设每次我解释x它都会重新计算整个值。

所以我的问题是：这不是非常低效吗？假设我在模块中声明了一些变量，x= 10**10每次我引用python 解释器都会一遍又一遍地x计算值？10**10

血淋淋的细节将不胜感激。

Answer 1

Python 可以使用二进制计算非常大的数字，但是要将其转换回可以显示的数字需要大量工作。

例如：（以及很多欧拉项目所要求的）-

比如说，所有数字的总和是多少2 ** 32768

Python 可以使用 BigNum 将结果计算为一个非常直接的数字，但只要你这样做：

sum(int(c) for c in str(my_big_number)) # ouch - that's a lot of digits to produce and store

这就是当您键入（然后按 Enter）变量名/打印变量名时发生的情况，它正在执行转换。

Answer 2

每次打印时都不会重新计算该值，您看到的长时间延迟是将大数字转换为字符串以进行显示的成本。