Python - 使用包装函数时增加了内存使用量？

Question

我为程序编写了测试并检查了内存使用情况。由于某种原因，在函数中包装相同的操作会导致内存使用的多项式（或指数）增加。我正在使用memory_profiler来跟踪内存使用情况，Python 2.7.1。

代码：

def convertIntToBitint(number): return (pow(2, number - 1))

测试代码和结果（清理一下）：

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
23     9.070 MB     0.000 MB    def test_convertBigIntToBitint(self):
24     9.070 MB     0.000 MB        result1 = convertIntToBitint(21000)
25     9.070 MB     0.000 MB        answer1 = pow(2, 20999)
27    10.496 MB     1.426 MB        result2 = convertIntToBitint(5015280)
28    11.785 MB     1.289 MB        answer2 = pow(2, 5015279)
30    70.621 MB    58.836 MB        result3 = convertIntToBitint(121000000)
31    85.367 MB    14.746 MB        answer3 = pow(2, 120999999)

为什么convertIntToBitint会占用更多内存？为什么内存使用率不会线性增长？

编辑2rs2ts

有趣。不确定这是不是你的意思。

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
23     9.074 MB     0.000 MB    def test_convertBigIntToBitint(self):
24    56.691 MB    47.617 MB        result3 = convertIntToBitint(121000000)
25    85.539 MB    28.848 MB        answer3 = pow(2, 120999999)
26    85.539 MB     0.000 MB        result2 = convertIntToBitint(5015280)
27    84.258 MB    -1.281 MB        answer2 = pow(2, 5015279)
28    83.773 MB    -0.484 MB        result1 = convertIntToBitint(21000)
29    81.211 MB    -2.562 MB        answer1 = pow(2, 20999)