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

Question

好吧，我试图在 python 上进行一些非常大的评估 - 数量级为 10^(10^120) - 然后我意识到它相当巨大。无论如何，然后我退回到 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。

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

然后我尝试了 x= 10**10**6 这几乎没有花时间，但此后每次我解释 x ( x 后跟 enter)这会花费很长时间(我想是 40s)。因此，我假设每次我解释 x 时，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 x 时，python 解释器都会计算 10 的值**10 一遍又一遍？

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是很多的工作。

例如:(以及很多 Euler 项目所问的问题)-

比方说，2 ** 32768

的所有数字的总和是多少

Python 可以使用 BigNum 将结果直接计算为一个数字，但只要您这样做:

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(然后按回车)变量名/打印变量名时发生的情况，它正在执行转换。