# 2.8。與 Python 語義的偏差 > 原文： [http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/pysemantics.html](http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/pysemantics.html) ## 2.8.1。異常和內存分配 由于當前編譯器在處理異常時的限制，在引發異常的函數中分配的內存（幾乎總是 NumPy 數組）將**泄漏**。這是一個已修復的已知問題，但與此同時，最好在函數之外進行內存分配，這也可能引發異常。 ## 2.8.2。整數寬度 雖然 Python 具有任意大小的整數，但 Numba 編譯函數中的整數通過[類型推斷](../glossary.html#term-type-inference)（通常是機器整數的大小）獲得固定大小。這意味著算術運算可以包圍或產生未定義的結果或溢出。 可以通過顯式類型規范覆蓋類型推斷，期望對整數寬度進行細粒度控制。 也可以看看 [增強建議 1：整數輸入的變化](../proposals/integer-typing.html#nbep-1) ## 2.8.3。布爾反轉 在 Python boolean 上調用按位補碼運算符（`~`運算符）返回一個整數，而 Numpy 布爾值上的相同運算符返回另一個布爾值： ```py >>> ~True -2 >>> ~np.bool_(True) False ``` Numba 遵循 Numpy 語義。 ## 2.8.4。全局和閉包變量 在 [nopython 模式](../glossary.html#term-nopython-mode)中，Numba 的全局和閉包變量是 _ 凍結 _：Numba 編譯的函數在編譯函數時看到這些變量的值。此外，無法從功能更改其值。 Numba **可能會或可能不會**復制已編譯函數內引用的全局變量。通過不變性假設復制小的全局數組以進行潛在的編譯器優化。但是，不會復制大型全局數組以節省內存。 “小”和“大”的定義可能會改變。 去做 該文件需要完成。