有没有办法强制Python在Windows上使用64位整数？

Question

我注意到，每当整数超过2^31-1时，我的代码会变得非常缓慢，尽管我在64位版本的Windows上使用了64位版本的Python。这似乎在Python 2.7和Python 3上都是true。我读到Windows将其长整型设置为32位，但这并不意味着无法使用64位数字。

是否有一种方法可以通过类、模块甚至不同版本的Python来使用64位整数？

- Status

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你使用的是哪个版本的Python？如果您使用的是Python3，在10^9之后您将使用任意精度整数，这也将是一个因素。 - Padraic Cunningham

Answer 1

my_array = numpy.array(my_list,dtype=numpy.int64)

也许？

- Joran Beasley

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看numpy和scipy是正确的答案，特别是因为提问者似乎对在Python上进行更高性能计算的“更大世界”感兴趣。 - Peter M

Answer 2

我不知道任何使用64位本地类型的Windows版本与Python 2.7相关。所有的C编译器都会使用long来引用32位类型。将Python更改为在int的内部表示中使用long long可能会破坏扩展模块。

在Python 3.x上，唯一的整数类型是任意精度类型（在Python 2.x下称为long）。在64位系统上，任意精度类型按2 ^ 30位的块工作。在32位系统上，任意精度类型按2 ^ 15位的块工作。值15和30很难改变。

对于外部库，我维护gmpy2库。它提供了对任意精度GMP/MPIR库的访问。一旦数字达到~128位长度，gmpy2.mpz整数类型通常更有效率。你的情况可能有所不同。

- casevh

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是的，但即使在3.x版本中也有一些地方使用PyLong值拆箱为机器上的long值以提高性能（例如实现内置sum）。在这些情况下，Windows版本需要通过调用PyLong_AsLongLongAndOverflow将其拆箱为long long值。这会使代码更难以维护。 - Eryk Sun

Answer 3

Python有四种数字类型，其中包括整数类型int和long。长整型具有无限精度。当你输入一个足够大的数字时，会自动转换为长整型，或者你可以通过在数字后面添加“l”来显式指定。

>>> s = 1000
>>> type(s)
<type 'int'>
>>> s = 1000l
>>> type(s)
<type 'long'>

- Wyrmwood

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我认为这并没有回答问题，已经意识到了int和long之间的区别。问题是如何让Python本身利用处理器的64位能力来处理int类型，以避免long固有的缓慢。 - Mark Ransom

也许吧。第一个链接显示长时间需要“更长”的时间，因为它们是“更大”的计算。有道理。第二个链接显示在Windows上maxint是32位的（与Python文档相符）。问题是如何“强制64位”，而不是如何使其更快，尽管在前言中提到了一些内容，所以OP似乎怀疑较长的计算是由于默认使用32位造成的。就像我说的，“也许” :) - Wyrmwood