Python在左移1和2的幂时的行为有所不同

Question

我试图在系统上计算1 << sys.maxsize，python立即给了我一个内存错误，但是当我尝试执行2 ** maxsize时，python开始计算它而没有任何内存错误。尽管1 << a等于2 ** a。 （对于所有肯定的a）为什么会有这种行为？

情况1：

import sys
1 << sys.maxsize

情况2：

import sys
2 ** sys.maxsize

情况1：]的结果>

---------------------------------------------------------------------------
MemoryError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-41-0d82f9d0b2eb> in <module>()
----> 1 1 << sys.maxsize

MemoryError: 
[的结果# This kept on going without any memory error

我试图在我的系统上计算1 << sys.maxsize，python立即给了我一个内存错误，但是当我尝试做2 ** maxsize python开始计算它而没有任何内存错误。尽管...

Answer 1

>>> import sys, math
>>> sys.maxsize, (sys.maxsize + 1) // 8, math.log((sys.maxsize + 1) // 8, 1024)
(9223372036854775807, 1152921504606846976, 6.0)

如上所述，这两个操作都没有意义，因为（在[[64bit上）结果将采用

1 EiB（
exbibyte），即1048576（>一百万）TiB（tebibyte !!!，因此它们两者都将在某个时刻耗尽内存。根据[Python 3.docs]: Built-in Types - Numeric Types — int, float, complex：
整数具有无限精度。在（
C

）源代码中，

Python的

int值表示为unsigned short []（

longintrepr.h），两个函数分别是< [long_lshift和long_pow（[GitHub]: python/cpython - (master) cpython/Objects/longobject.c）。这是这两个函数的工作原理（的简化版本：

lshift：尝试分配所需的字节以保存final结果-失败（几乎立即失败）

pow：执行连续的乘法，增加
• intermediate

结果所需的空间（您可以发出2 ** sys.maxsize并查看Task Manager中使用的内存如何增长，如果在[[Python控制台中，按Ctrl + Break，内存将下降）。乘法是一项昂贵的操作（

CPU

并且在时间上是明智的）（即使有加速作用），也涉及内存分配/复制操作，因此，如果有足够的时间，则中间结果将不断增长，直到不再使用适合最大的可用内存块，因此它将失败（具有相同的错误）我不确定为什么对于数字2（作为基数），2 nd函数不会简单地调用1 st，但是我想附加的if子句将不成立（因为它将为所有其他数字带来较小的开销，并且）没有人会/不应该使用如此大的指数。