这里的根本误解是认为range是一个生成器。它不是。实际上，它不是任何类型的迭代器。

你可以很容易地看出来：

>>> a = range(5)
>>> print(list(a))
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> print(list(a))
[0, 1, 2, 3, 4]

如果它是一个生成器，那么迭代一次就会用尽它：

>>> b = my_crappy_range(5)
>>> print(list(b))
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> print(list(b))
[]

range实际上是一个序列，就像一个列表一样。你甚至可以测试一下：

>>> import collections.abc
>>> isinstance(a, collections.abc.Sequence)
True

这意味着它必须遵循序列的所有规则：

>>> a[3]         # indexable
3
>>> len(a)       # sized
5
>>> 3 in a       # membership
True
>>> reversed(a)  # reversible

>>> a.index(3)   # implements 'index'
3
>>> a.count(3)   # implements 'count'
1

range和list的区别在于，range是一个懒惰或动态的序列；它不记住所有的值，只记住它的start、stop和step，并在__getitem__上按需创建值。

(顺便说一句，如果你print(iter(a))，你会注意到range使用与list相同的listiterator类型。这是怎么回事？listiterator没有使用list的任何特殊功能，除了它提供了__getitem__的C实现，所以它对于range也可以正常工作。)

现在，没有什么规定说Sequence.__contains__必须是常数时间的 - 实际上，对于像list这样的序列明显不是常数时间的。但是没有什么规定说它不能是。比起实际生成并测试所有值，更容易实现range.__contains__只是数学上检查它（(val - start) % step，但需要一些额外的复杂性来处理负步数），那么它为什么不应该用更好的方法呢？

但是似乎语言中没有任何保证这将发生的东西。正如Ashwini Chaudhari指出的，如果你给它一个非整数值，它将会退回到迭代所有值并一个个比较它们的方式，而不是将其转换为整数并进行数学测试。只是因为CPython 3.2+和PyPy 3.x版本碰巧包含这个优化，并且这是一个明显的好主意且易于实现，没有理由IronPython或NewKickAssPython 3.x不能省略它。（事实上，CPython 3.0-3.1没有包含它。）

如果range实际上是像my_crappy_range这样的生成器，那么用这种方式测试__contains__就没有意义，或者至少它的意义不会很明显。如果你已经迭代了前3个值，那么1仍然在生成器中吗？测试1是否会导致它迭代并消耗所有值，直到1（或者大于等于1的第一个值）？

Python 3中的range()对象不会立即产生数字；它是一个智能的序列对象，按需产生数字。它只包含您的开始、停止和步长值，然后在迭代对象时每次迭代都会计算下一个整数。

该对象还实现了object.__contains__钩子，并计算您的数字是否是其范围的一部分。计算是一个（几乎）恒定时间操作*。从不需要扫描范围内所有可能的整数。

来自range()对象文档：

range类型相对于普通的list或tuple的优点在于，无论它所代表的范围有多大（它仅存储start、stop和step值，根据需要计算单个项和子范围），range对象始终占用相同（很小的）内存量。

所以，至少你的range()对象会执行以下操作：

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

这仍然缺少实际的range()支持的几个功能（例如.index()或.count()方法、哈希、相等性测试或切片），但应该能够给你一个想法。

我还简化了__contains__的实现，只关注整数测试；如果您向实际的range()对象提供非整数值（包括int的子类），则会启动慢速扫描以查看是否存在匹配项，就像您对包含所有包含值的列表进行包含测试一样。这是为了继续支持其他数字类型，它们只是碰巧支持与整数的相等性测试，但不希望也不支持整数算术运算。请参见实施包含测试的原始Python问题。

* 因为Python整数是无界的，所以随着N的增长，数学运算也会增长时间，使得这成为O(log N)的操作。由于它是在优化的C代码中执行的，并且Python将整数值存储在30位块中，因此在此处涉及的整数的大小方面，您会在看到任何性能影响之前耗尽内存。