PyPy的int类型优化是否适用于int的子类？

• 答案是肯定的：子类化int后，PyPy针对内置int的特殊优化会完全失效。PyPy对int、list这些内置类型的优化是基于底层原生实现的——比如用更紧凑的内存存储、直接映射CPU指令来加速运算，而你定义的bitset作为int的子类，属于普通的Python对象，所有操作都会走通用对象的处理流程，不仅内存占用会比原生int高很多，运算速度也会变慢。

• 对比你提到的两种实现方式：

  • 函数式的in_bit(b, i)：直接操作原生int，完全享受PyPy的所有优化，性能和原生int操作几乎没差别，是资源效率最高的选择。
  • 子类化的bitset：虽然代码语义上更偏向面向对象，但代价是彻底丢掉内置int的优化，属于典型的“为了一点点语法糖付出没必要的性能开销”。

• 如果实在想要面向对象的写法（比如让代码可读性更好），别用继承，改用组合模式：把int实例封装在类里，自定义方法操作这个内部的int，必要时重载运算符委托给内部值：

  class bitset:
      def __init__(self, value):
          self.value = int(value)
      def in_bit(self, i):
          return bool(self.value & (1 << i))
      # 按需重载运算符，比如按位与
      def __and__(self, other):
          return bitset(self.value & other)
  

  这种方式虽然还是有对象的额外开销，但比直接继承int要小，而且内部的int依然能享受PyPy的优化。不过如果只是需要一个in_bit方法，函数式写法还是最划算的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者qwr