这可能是因为@GlennMaynard将这个问题与其他语言进行了比较，但在Python中，你用Python的方式做事。这不是一个“为什么”的问题。它在这里，你可以用x+=做同样的事情。在Python的禅宗中，它被赋予:“应该只有一种方法来解决一个问题。”多重选择在艺术上很好(表达自由)，但在工程上很糟糕。

我对python很陌生，但我怀疑原因是因为语言中可变对象和不可变对象之间的强调。现在，我知道x++可以很容易地解释为x = x+ 1，但它看起来像你在原地递增一个对象，而这个对象可能是不可变的。

这只是我的猜测/感觉/预感。

我认为这与对象的可变性和不变性的概念有关。2,3,4,5在python中是不可变的。参考下图。2在此python进程之前有固定的id。

x++本质上意味着像C一样的原地增量。在C中，x++执行原地增量。因此，x=3, x++会将内存中的3增加到4，不像python中的3仍然存在于内存中。

因此，在python中，你不需要在内存中重新创建一个值。这可能会导致性能优化。

这是一个基于直觉的答案。

我知道这是一个旧线程，但最常见的用例++ I没有涵盖，即手动索引集时，没有提供索引。这种情况就是python提供enumerate()的原因

示例:在任何给定的语言中，当你使用像foreach这样的构造来遍历一个集合时——为了示例的目的，我们甚至会说它是一个无序的集合，你需要一个唯一的索引来区分它们

i = 0
stuff = {'a': 'b', 'c': 'd', 'e': 'f'}
uniquestuff = {}
for key, val in stuff.items() :
  uniquestuff[key] = '{0}{1}'.format(val, i)
  i += 1

在这种情况下，python提供了一个枚举方法，例如。

for i, (key, val) in enumerate(stuff.items()) :

它就是这样设计的。自增和自减运算符只是x = x + 1的快捷方式。Python通常采用一种设计策略，减少执行操作的可选方法的数量。增强赋值是Python中最接近自增/自减操作符的东西，它们直到Python 2.0才被添加。

正如我理解的那样，你不会认为内存中的值被改变了。 在c语言中，当你执行x++时，内存中的x值会发生变化。 但在python中，所有数字都是不可变的，因此x指向的地址仍然是x而不是x+1。当你写x++时，你会认为x改变了，实际上发生的是x引用被改变到内存中存储x+1的位置，或者如果doe不存在，重新创建这个位置。