在 Python 的使用过程中，大家有没有遇到过这样神奇的现象：代码 1_000_000_000_000_000 in range(1_000_000_000_000_001) 执行起来速度飞快，几乎是瞬间完成。就算你不断增加数字后面的零，计算时间也基本没啥变化，还是快得离谱。但要是你自己写个类似的范围函数，效果就差远了。这到底是咋回事呢？今天咱们就来好好揭秘一番。

错误认知：把 range 当成生成器

很多人觉得 Python 3 里的 range() 函数就跟生成器似的，是动态生成内容的。这么想的话，要判断一个超级大的数（像 1 千万亿）是否在 range() 指定的范围内，就得把这个范围内的所有值都生成一遍，那不得花老长时间嘛。但实际情况却并非如此。

range 其实是序列对象

实际上，range() 返回的是一个序列对象，就像列表一样。你可以通过下面这些操作来验证：

a = range(5)
print(list(a))  # 输出: [0, 1, 2, 3, 4]
print(list(a))  # 再次输出: [0, 1, 2, 3, 4]

如果 range() 是生成器，那第一次迭代完之后它就空了，第二次就啥也输出不了。但这里两次输出一样，说明它不是生成器。而且，我们还能通过代码验证它是序列：

import collections.abc
isinstance(a, collections.abc.Sequence)  # 输出: True

作为序列，range() 遵循序列的各种规则，比如可索引、可获取长度、支持成员检测、可反转，还能使用 index 和 count 方法。

range 速度快的原因

range() 对象不会一下子把所有数字都生成出来，它只记录起始值、结束值和步长，等你需要的时候再根据这些信息生成具体的数字。而且，它实现了 __contains__ 方法，这个方法能直接通过数学计算判断一个数是否在范围内，是个近乎常量时间的操作（虽然因为 Python 整数是无界的，数学运算时间会随着数字增大而变长，但在实际中基本不会影响性能）。

咱们看个简单的例子，判断 994 是否在 range(4, 1000, 2) 里，只需要满足两个条件：

0. 数字在起始值和结束值之间：4 <= 994 < 1000。
1. 数字与起始值的差能被步长整除：(994 - 4) % 2 == 0。

下面是一个简单的 Python 代码示例，模拟 range() 对象的部分功能：

class my_range:
    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, step = stop, start, -step
        else:
            lo, hi = start, stop
        self.length = 0 if lo > hi else ((hi - lo - 1) // 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('my_range object index out of range')

    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

不过要注意，真正的 range() 还支持很多其他功能，这里只是简单模拟。

特殊情况

要是你传入的不是整数类型，range() 就不会用上面的快速计算方法了，而是会像遍历列表一样，一个一个地比较，速度就会变得很慢。比如：

100000000000000.0 in range(1000000000000001)

这个计算就会花不少时间。

历史原因

在 Python 2 里，xrange() 就没做这个优化。当时有机会把优化加到 Python 2 的 xrange.__contains__ 里，但因为各种原因没这么做。直到 Python 3.2 版本，才对 range.__contains__ 做了优化。

现在大家明白了吧，Python 3 里 range() 的这个特性，其实是开发者们精心设计和优化的结果。在日常使用中，我们可以放心大胆地用 range() 来处理范围判断，既方便又高效。