据我所知，range()函数实际上是an object type in Python 3在运行中生成其内容，类似于生成器。
在这种情况下，我希望下面一行花费的时间不多，因为为了确定1万亿是否在范围内，必须生成一个万亿值：
1000000000000000 in range(1000000000000001)
此外：看起来无论我加多少个零，计算或多或少都需要相同的时间（基本上是瞬时的）。
我也尝试过类似的方法，但计算几乎是即时的：
1000000000000000000000 in range(0,1000000000000000000001,10) # count by tens
如果我尝试实现自己的范围函数，结果就不那么好了！！
def my_crappy_range(N):
i = 0
while i < N:
yield i
i += 1
return
引擎盖下的对象在做什么使其如此快速？
之所以选择Martijn Pieters' answer是因为它的完整性，但也请参见abarnert's first answer以获得有关在python 3中完整序列的意义的良好讨论，以及有关在python实现中实现
range()函数优化的潜在不一致性的一些信息/警告。abarnert's other answer更详细地介绍了一些内容，并为那些对python 3中的优化背后的历史感兴趣的人提供了链接（并且在python 2中缺少对range的优化）。回答by poke和by wim为感兴趣的人提供相关的C源代码和解释。最佳答案：
python 3range()对象不会立即生成数字；它是一个按需生成数字的智能序列对象。它所包含的只是您的开始、停止和步骤值，然后在对象上迭代时，每次迭代都会计算下一个整数。
对象还实现object.__contains__ hook，并计算您的数字是否是其范围的一部分。计算是一个O（1）常量时间操作。不需要扫描范围内所有可能的整数。
从range() object documentation开始：
与常规的range或list类型相比，tuple类型的优势在于，范围对象将始终占用相同（小）的内存量，无论其表示的范围大小如何（因为它只存储start、stop和step值，根据需要计算单个项和子范围）。
因此，至少，您的range()对象会：
class my_range(object):
def __init__(self, start, stop=None, step=1):
if stop is None:
start, stop = 0, start
self.start, self.stop, self.step = start, stop, step
if step < 0:
lo, hi = stop, start
else:
lo, hi = start, stop
self.length = ((hi - lo - 1) // abs(step)) + 1
def __iter__(self):
current = self.start
if self.step < 0:
while current > self.stop:
yield current
current += self.step
else:
while current < self.stop:
yield current
current += self.step
def __len__(self):
return self.length
def __getitem__(self, i):
if i < 0:
i += self.length
if 0 <= i < self.length:
return self.start + i * self.step
raise IndexError('Index out of range: {}'.format(i))
def __contains__(self, num):
if self.step < 0:
if not (self.stop < num <= self.start):
return False
else:
if not (self.start <= num < self.stop):
return False
return (num - self.start) % self.step == 0
这仍然缺少一些真正的
range()支持的东西（例如.index()或.count()方法、哈希、相等测试或切片），但应该给您一个想法。我还简化了
__contains__实现，使其只关注整数测试；如果给一个真正的range()对象一个非整数值（包括int的子类），则会启动一个缓慢扫描，以查看是否存在匹配，就像对所有包含值的列表使用包含测试一样。这样做是为了继续支持其他数值类型，这些类型恰好支持对整数进行相等性测试，但不希望也支持整数算术。见实施安全壳试验的原始Python issue。