如果你只需要一个比其他所有数字都大的数字，你可以使用

float('inf')

小数:以类似的方式比其他数都小的数:

float('-inf')

这在python2和python3中都有效。

如果你想要数组或列表索引的最大值(相当于C/ c++中的size_t)，你可以使用numpy:

np.iinfo(np.intp).max

这与sys相同。Maxsize的优点是你不需要import sys。

如果你想在机器上为本机int设置max:

np.iinfo(np.intc).max

您可以在doc中查看其他可用的类型。

对于浮点数，你也可以使用sys.float_info.max。

Python 3

在Python 3中，这个问题不适用。普通int类型是无界的。

然而，您实际上可能正在寻找有关当前解释器的单词大小的信息，在大多数情况下，这将与机器的单词大小相同。该信息在Python 3中仍然可用为sys。Maxsize，这是一个带符号的单词所能表示的最大值。等效地，它是最大的可能列表或内存序列的大小。

通常，无符号单词所能表示的最大值为sys。Maxsize * 2 + 1，一个字的比特数将是math.log2(sys. log2)。maxsize * 2 + 2)。更多信息请看这个答案。

Python 2

在Python 2中，纯int值的最大值可以通过sys.maxint获得:

>>> sys.maxint  # on my system, 2**63-1
9223372036854775807

您可以使用-sys来计算最小值。Maxint - 1如文档中所示。

一旦超过这个值，Python就会无缝地从普通整数切换到长整数。所以大多数时候，你不需要知道它。

在Python中，一旦传入sys值，整数将自动从固定大小的int表示转换为可变宽度的长表示。Maxint，它是231 - 1或263 - 1，这取决于你的平台。注意这里加了个L

>>> 9223372036854775807
9223372036854775807
>>> 9223372036854775808
9223372036854775808L

来自Python手册:

数字是由数字字面值或作为内置函数和操作符的结果创建的。未经修饰的整数字面量(包括二进制、十六进制和八进制数)产生普通整数，除非它们所表示的值太大，不能用普通整数表示，在这种情况下，它们产生长整数。带'L'或'L'后缀的整数字面值会产生长整数('L'是首选，因为1l看起来太像11了!)

Python非常努力地假装它的整数是数学整数并且是无界的。例如，它可以轻松计算googol:

>>> 10**100
10000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000L

sys。maxsize常量已从Python 3.0开始移除，取而代之的是使用sys.maxsize。

Integers PEP 237: Essentially, long renamed to int. That is, there is only one built-in integral type, named int; but it behaves mostly like the old long type. ... The sys.maxint constant was removed, since there is no longer a limit to the value of integers. However, sys.maxsize can be used as an integer larger than any practical list or string index. It conforms to the implementation’s “natural” integer size and is typically the same as sys.maxint in previous releases on the same platform (assuming the same build options).

sys。Maxsize并不是实际支持的最大整数值。您可以将maxsize加倍并将其自身相乘，它仍然是一个有效且正确的值。

然而，如果你尝试sys。Maxsize ** sys。Maxsize，它将挂你的机器相当长的时间。正如许多人指出的那样，字节和位大小似乎并不相关，因为它实际上不存在。我猜当python需要更多的内存空间时，它会很高兴地扩展它的整数。所以一般来说没有限制。

现在，如果您谈论的是以一种安全的方式打包或存储整数，以便以后可以完整地检索它们，那么当然这是相关的。我真的不确定打包，但我知道python的pickle模块处理这些事情很好。字符串表示显然没有实际限制。

所以，底线是:你的应用限制是什么?数值数据需要什么?使用这个限制，而不是python中几乎不存在的整数限制。