Python 的'range()”对象如何实现超大范围的近乎即时的成员资格检查？

Python Range 对象的惊人速度

在 Python 3 中，range() 函数生成一个表示数字范围的对象。该对象与传统生成器的不同之处在于它不会在内存中创建整个范围。相反，它会按需生成数字，从而在大范围内显着更快。

问题：

直观上，确定数字是否落在某个范围内需要迭代该范围内的所有值。然而，Python 3 range() 对象通过几乎即时执行此类检查来违背这一期望，即使对于很大的范围也是如此。

解决方案：

range() 对象不物理存储整个范围。相反，它保存开始、结束和步骤值。在测试成员资格时，它仅根据这些值计算结果。此计算是用 C 代码执行的，这有助于其高效率。

比较：

以下 Python 代码将 range() 对象的性能与动态生成数字的自定义实现：

def my_crappy_range(N):
    i = 0
    while i < N:
        yield i
        i += 1

1_000_000_000_000_000 in range(1_000_000_000_000_001)
1_000_000_000_000_000_000_000 in range(1_000_000_000_000_000_000_001)

for number in my_crappy_range(100):
    print(number)

range() 对象几乎立即执行检查，而自定义实现则需要花费大量时间

其他优化：

range() 对象还实现了一个 contains 钩子来优化包含测试。这种优化允许对象在接近恒定的时间内确定一个数字是否在其范围内，而不管范围的大小。

结论：

Python 3 范围（ ) 对象的卓越速度源于其高效的数据结构和优化的操作。它存储最少的信息并即时计算所需的值，即使在巨大的范围内也能实现几乎即时的遏制测试。

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