据我所知,该range()
函数实际上是Python 3中的一个对象类型,它可以动态生成其内容,类似于生成器.
在这种情况下,我预计下面的行会花费大量的时间,因为为了确定1千万亿是否在该范围内,必须生成一个千万亿的值:
1000000000000000 in range(1000000000000001)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
此外:似乎无论我添加多少个零,计算或多或少都需要相同的时间(基本上是瞬时的).
我也试过这样的事情,但计算仍然几乎是即时的:
1000000000000000000000 in range(0,1000000000000000000001,10) # count by tens
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
如果我尝试实现自己的范围功能,结果就不那么好了!!
def my_crappy_range(N):
i = 0
while i < N:
yield i
i += 1
return
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
range()
在引擎盖下做的对象是什么让它如此之快?
选择Martijn Pieters的答案是因为它的完整性,但也看到了abarnert的第一个答案,可以很好地讨论在Python 3中range
成为一个完整的序列意味着什么,以及关于__contains__
Python实现中函数优化的潜在不一致的一些信息/警告.abarnert的另一个答案更详细,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(并且缺乏xrange
Python 2中的优化).poke和wim的答案为感兴趣的人提供了相关的C源代码和解释.