Float 数据结构
在 cpython 虚拟机当中浮点数类型的数据结构定义如下所示：
typedef struct {
PyObject_HEAD
double ob_fval;
} PyFloatObject;
上面的数据结构定义图示如下：
- 在上面的数据结构当中最重要的一个字段就是 ob_fval，这个就是真实存储浮点数的地方。
- ob_refcnt 就是对象的引用计数。
- ob_type 就是对象的类型。
浮点数的相关方法
创建 float 对象
和我们在前面所讨论到的元组和列表对象一样，在 cpython 内部实现 float 类型的时候也会给 float 对象做一层中间层以加快浮点数的内存分配，具体的相关代码如下所示：
#define PyFloat_MAXFREELIST 100 static int numfree = 0; static PyFloatObject *free_list = NULL;
在 cpython 内部做多会缓存 100 个 float 对象的内存空间，如果超过 100 就会直接释放内存了，这里需要注意一点的是只用一个指针就可以将所有的 float 对象缓存起来，这一点是如何实现的。
这是使用在对象 PyFloatObject 当中的 struct _typeobject *ob_type; 这个字段实现的，用这个字段指向下一个 float 对象的内存空间，因为在 free_list 当中的数据并没有使用，因此可以利用这个特点节省一些内存空间。下面则是创建 float 对象的具体过程：
PyObject *
PyFloat_FromDouble(double fval)
{
// 首先查看 free_list 当中是否有空闲的 float 对象
PyFloatObject *op = free_list;
if (op != NULL) {
// 如果有 那么就将让 free_list 指向 free_list 当中的下一个 float 对象 并且将对应的个数减 1
free_list = (PyFloatObject *) Py_TYPE(op);
numfree--;
} else {
// 否则的话就需要申请内存空间
op = (PyFloatObject*) PyObject_MALLOC(sizeof(PyFloatObject));
if (!op)
return PyErr_NoMemory();
}
/* Inline PyObject_New */
(void)PyObject_INIT(op, &PyFloat_Type); // PyObject_INIT 这个宏的主要作用是将对象的引用计数设置成 1
op->ob_fval = fval;
return (PyObject *) op;
}
加法
下面是在 cpython 当中浮点数的加法具体实现，整个过程比较简单就是得到新的值，并且创建一个新的 PyFloatObject 对象，并且将这个对象返回。
static PyObject *
float_add(PyObject *v, PyObject *w)
{
double a,b;
CONVERT_TO_DOUBLE(v, a); // CONVERT_TO_DOUBLE 这个宏的主要作用就是将对象的 ob_fval 这个字段的值保存到 a 当中
CONVERT_TO_DOUBLE(w, b); // 这个就是将 w 当中的 ob_fval 字段的值保存到 b 当中
a = a + b;
return PyFloat_FromDouble(a); // 创建一个新的 float 对象 并且将这个对象返回
}
减法
同理减法也是一样的。
static PyObject *
float_sub(PyObject *v, PyObject *w)
{
double a,b;
CONVERT_TO_DOUBLE(v, a);
CONVERT_TO_DOUBLE(w, b);
a = a - b;
return PyFloat_FromDouble(a);
}
乘法
static PyObject *
float_mul(PyObject *v, PyObject *w)
{
double a,b;
CONVERT_TO_DOUBLE(v, a);
CONVERT_TO_DOUBLE(w, b);
PyFPE_START_PROTECT("multiply", return 0)
a = a * b;
PyFPE_END_PROTECT(a)
return PyFloat_FromDouble(a);
}
除法
static PyObject *
float_div(PyObject *v, PyObject *w)
{
double a,b;
CONVERT_TO_DOUBLE(v, a);
CONVERT_TO_DOUBLE(w, b);
if (b == 0.0) {
PyErr_SetString(PyExc_ZeroDivisionError,
"float division by zero");
return NULL;
}
a = a / b;
return PyFloat_FromDouble(a);
}
取反
这里加入了一行输出语句，这个是为了后面方便我们进行测试的。
static PyObject *
float_neg(PyFloatObject *v)
{
printf("%.2lf 正在进行取反运算\n", v->ob_fval);
return PyFloat_FromDouble(-v->ob_fval);
}
求绝对值
static PyObject *
float_abs(PyFloatObject *v)
{
printf("%.2lf 正在进行取 abs 运算\n", v->ob_fval);
return PyFloat_FromDouble(fabs(v->ob_fval));
}
求 bool 值
static int
float_bool(PyFloatObject *v)
{
printf("%.2lf 正在进行取 bool 运算\n", v->ob_fval);
return v->ob_fval != 0.0;
}
下图是我们对于 cpython 对程序的修改！
下面是修改之后我们再次对浮点数进行操作的时候的输出，可以看到的是输出了我们在上面的代码当中加入的语句。
总结
在本篇文章当总主要介绍了一些 float 类型在 cpython 内部是如何实现的以及和他相关的加减乘除方法是如何实现的，以及和部分和关键字有关的函数实现。本篇文章主要是讨论 float 数据类型本身，不涉及其他的东西，其实关于类型还有非常大一块，就是 cpython 内部对象系统是如何实现的，这一点在后面深入讨论对象系统的时候再进行深入分析，在回头来看 float 类型会有更加深刻的理解。
以上就是深入理解Python虚拟机中浮点数(float)的实现原理及源码的详细内容，更多关于Python虚拟机浮点数的资料请关注脚本之家其它相关文章！