Python3range内存优化原理详解

在IT行业这个发展更新速度很快的行业，只有不停止的学习，才不会被行业所淘汰。如果你是文章学习者，那么本文《Python 中 range(10**18) 不会直接爆内存，是因为 Python 的 range 对象是惰性求值的，它并没有真正生成一个包含所有数字的列表。而是通过保存起始、停止和步长三个参数，在需要时按需计算数值。原理详解：惰性求值（Lazy Evaluation）range 对象在创建时不会立即生成所有元素，而是只记录起始值 start、终止值 stop 和步长 step。只有在遍历或访问其中元素时，才会逐个计算并返回对应的值。内存优化 由于 range 只存储了三个整数（起始、结束、步长），而不是整个序列，因此无论这个范围有多大（比如 10^18），它占用的内存都是固定的，非常小。迭代器协议支持range 实现了迭代器协议，可以被用于 for 循环、list() 转换等操作。当使用 list(range(10**18)) 时，才会真正生成所有元素，这时才可能占用大量内存。Python 3 的改进 在 Python 2 中，range() 是生成列表，而 xrange() 才是惰性》就很适合你！本篇内容主要包括##content_title##，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！

range对象仅存储start、stop、step三个整数，通过数学公式即时计算索引访问、长度和成员判断，内存占用恒定约48字节，与范围大小无关。

因为 range(10**18) 不是生成一个包含 10¹⁸ 个整数的列表，而是返回一个 range 对象——它只存起点、终点和步长三个整数，用到时才按需计算，内存占用恒定在几十字节。

range 是一个惰性序列对象，不是容器

Python 的 range 类型本质上是一个不可变的序列类型，但它不预先分配元素内存。它内部只保存：

• start（起始值）
• stop（结束值）
• step（步长）

所有索引访问（如 r[1000000000]）、迭代、长度查询（len(r)）、成员判断（123 in r）都通过数学公式即时计算，无需遍历或存储中间值。例如：
r[1000000000] 直接算出 start + 1000000000 * step，不依赖前 999999999 项。

对比 list(range(...)) 才真爆内存

如果写 list(range(10**6))，Python 就会真的创建含 100 万个 int 对象的列表，每个 int 占约 28 字节（CPython），总内存超 28 MB；而 range(10**6) 仍只占约 48 字节。

range(10**18) 同理：它不关心 stop 多大，只要 start/stop/step 是整数，对象就成立。哪怕 stop 是 10**100，内存开销也几乎不变。

底层实现靠数学逻辑，不是迭代器包装

注意：range 不是基于 __iter__ + yield 实现的生成器，也不是简单封装了迭代器。它的 __contains__、__getitem__、__len__ 都直接走整数运算路径：

• len(range(a, b, s)) → (b - a + s - 1) // s（整数除法）
• range(a,b,s)[i] → a + i * s
• x in range(a,b,s) → 检查 (x - a) % s == 0 且 a ≤ x < b（带符号处理）

这种设计让 range 在大范围数值场景（如循环索引、分片计算、算法坐标生成）中既高效又安全。

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