Question

我刚刚意识到CPython似乎对待常量表达式，它们表示相同的值，而常量折叠方面却有所不同。例如：

>>> import dis
>>> dis.dis('2**66')
  1           0 LOAD_CONST               0 (2)
              2 LOAD_CONST               1 (66)
              4 BINARY_POWER
              6 RETURN_VALUE
>>> dis.dis('4**33')
  1           0 LOAD_CONST               2 (73786976294838206464)
              2 RETURN_VALUE

对于第二个示例，应用恒定折叠，而对于第一个示例，则不是两个折叠都代表相同的值。由于似乎也折叠了以下表达式，所以它似乎与指数的值无关，也与结果的大小无关。

>>> dis.dis('2.0**66')
  1           0 LOAD_CONST               2 (7.378697629483821e+19)
              2 RETURN_VALUE
>>> dis.dis('4**42')
  1           0 LOAD_CONST               2 (19342813113834066795298816)
              2 RETURN_VALUE

为什么前两个表达式会被不同地对待，并且更普遍地讲，CPython进行恒定折叠时遵循哪些具体规则？

经过测试：

$ python3.6 --version
Python 3.6.5 :: Anaconda, Inc.
$ python3.7 --version
Python 3.7.1

Answer 1

没有规则，可以不断折叠。只有实现细节。它们以前已经更改，并且将再次更改。

哎呀，您甚至不能谈论“ Python 3行为”或“ Python 3.6行为”，因为这些实现细节在3.6。 4 和3.6。 5之间进行了更改。 。在3.6.4上，2**66示例被固定折叠。

就目前而言，没有人知道“ for now”将持续多久，实现细节是AST优化器包括一些安全措施，以防止在固定折叠上花费过多的时间或内存。 2**66或4**33的{{3}}基于LHS中的位数和RHS的值：

if (PyLong_Check(v) && PyLong_Check(w) && Py_SIZE(v) && Py_SIZE(w) > 0) {
    size_t vbits = _PyLong_NumBits(v);
    size_t wbits = PyLong_AsSize_t(w);
    if (vbits == (size_t)-1 || wbits == (size_t)-1) {
        return NULL;
    }
    if (vbits > MAX_INT_SIZE / wbits) {
        return NULL;
    }
}

MAX_INT_SIZE早于#define，早于128。由于2是2位数字，而4是3位数字，因此估计结果的大小较小4**33，因此它通过了支票并被固定折叠。

在Python 3.6.5上，实现细节基本相似，但是这种不断的折叠发生在safeguard中，而不是在3.6.5中不存在的AST优化器中。

在Python 3.6.4上，预检查保护措施不存在。窥孔优化器在计算出bytecode peephole optimizer的恒定折叠结果后，它们会产生太大的恒定折叠结果，从而导致阈值与预先检查不同。

不断折叠的具体规则是什么？

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