其他答案已经很好地解释了这一点，但我想提供另一个实验来说明距离物体的性质：

>>> r = range(5)
>>> for i in r:
        print(i, 2 in r, list(r))
        
0 True [0, 1, 2, 3, 4]
1 True [0, 1, 2, 3, 4]
2 True [0, 1, 2, 3, 4]
3 True [0, 1, 2, 3, 4]
4 True [0, 1, 2, 3, 4]

正如您所看到的，范围对象是一个记住其范围的对象，可以多次使用（即使在对其进行迭代时），而不仅仅是一个一次性生成器。

Python 3 range（）对象不会立即生成数字；它是一个按需生成数字的智能序列对象。它包含的只是开始值、停止值和步长值，然后在迭代对象时，每次迭代都会计算下一个整数。

该对象还实现了该对象__contains_hook，并计算您的数字是否属于其范围。计算是一个（接近）恒定的时间操作*。永远不需要扫描范围内所有可能的整数。

从range（）对象文档中：

与常规列表或元组相比，范围类型的优势在于，范围对象将始终占用相同（少量）的内存，无论其所代表的范围大小（因为它只存储开始、停止和步长值，根据需要计算单个项和子范围）。

因此，range（）对象至少可以做到：

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real-range（）支持的一些东西（例如.index（）或.count（）方法、哈希、相等测试或切片），但应该会给你一个想法。

我还简化了__contains__实现，只关注整数测试；如果给一个real-range（）对象一个非整数值（包括int的子类），就会启动一个慢扫描，看看是否匹配，就像对所有包含值的列表使用包含测试一样。这样做是为了继续支持其他恰好支持整数相等测试但不支持整数算术的数字类型。请参阅实现包含测试的Python原始问题。

*接近常数时间，因为Python整数是无限的，所以数学运算也随着N的增长而随时间增长，因此这是一个O（logN）运算。由于它都是在经过优化的C代码中执行的，并且Python将整数值存储在30位块中，因此在您看到由于此处涉及的整数的大小而产生的任何性能影响之前，您可能会耗尽内存。

为了补充Martijn的答案，这是源代码的相关部分（在C中，因为范围对象是用本机代码编写的）：

static int
range_contains(rangeobject *r, PyObject *ob)
{
    if (PyLong_CheckExact(ob) || PyBool_Check(ob))
        return range_contains_long(r, ob);

    return (int)_PySequence_IterSearch((PyObject*)r, ob,
                                       PY_ITERSEARCH_CONTAINS);
}

因此，对于PyLong对象（在Python 3中为int），它将使用range_contains_long函数来确定结果。该函数本质上检查ob是否在指定范围内（尽管在C中看起来有点复杂）。

如果它不是int对象，则返回到迭代，直到找到值（或没有）。

整个逻辑可以转换为伪Python，如下所示：

def range_contains (rangeObj, obj):
    if isinstance(obj, int):
        return range_contains_long(rangeObj, obj)

    # default logic by iterating
    return any(obj == x for x in rangeObj)

def range_contains_long (r, num):
    if r.step > 0:
        # positive step: r.start <= num < r.stop
        cmp2 = r.start <= num
        cmp3 = num < r.stop
    else:
        # negative step: r.start >= num > r.stop
        cmp2 = num <= r.start
        cmp3 = r.stop < num

    # outside of the range boundaries
    if not cmp2 or not cmp3:
        return False

    # num must be on a valid step inside the boundaries
    return (num - r.start) % r.step == 0

对于较大的x值，请尝试x-1 in（i代表i in range（x）），这使用生成器理解来避免调用范围__包含优化。

使用来源，卢克！

在CPython中，range（…）.__contains__（方法包装器）最终将委托给一个简单的计算，该计算检查值是否可能在范围内。这里速度的原因是我们使用的是关于边界的数学推理，而不是距离对象的直接迭代。要解释所使用的逻辑：

检查数字是否介于开始和停止之间，以及检查步幅值是否“超过”我们的数字。

例如，994在范围（41000，2）内，因为：

4<=994<1000，以及(994 - 4) % 2 == 0.

下面包含了完整的C代码，由于内存管理和引用计数的详细信息，它有点冗长，但基本思想是：

static int
range_contains_long(rangeobject *r, PyObject *ob)
{
    int cmp1, cmp2, cmp3;
    PyObject *tmp1 = NULL;
    PyObject *tmp2 = NULL;
    PyObject *zero = NULL;
    int result = -1;

    zero = PyLong_FromLong(0);
    if (zero == NULL) /* MemoryError in int(0) */
        goto end;

    /* Check if the value can possibly be in the range. */

    cmp1 = PyObject_RichCompareBool(r->step, zero, Py_GT);
    if (cmp1 == -1)
        goto end;
    if (cmp1 == 1) { /* positive steps: start <= ob < stop */
        cmp2 = PyObject_RichCompareBool(r->start, ob, Py_LE);
        cmp3 = PyObject_RichCompareBool(ob, r->stop, Py_LT);
    }
    else { /* negative steps: stop < ob <= start */
        cmp2 = PyObject_RichCompareBool(ob, r->start, Py_LE);
        cmp3 = PyObject_RichCompareBool(r->stop, ob, Py_LT);
    }

    if (cmp2 == -1 || cmp3 == -1) /* TypeError */
        goto end;
    if (cmp2 == 0 || cmp3 == 0) { /* ob outside of range */
        result = 0;
        goto end;
    }

    /* Check that the stride does not invalidate ob's membership. */
    tmp1 = PyNumber_Subtract(ob, r->start);
    if (tmp1 == NULL)
        goto end;
    tmp2 = PyNumber_Remainder(tmp1, r->step);
    if (tmp2 == NULL)
        goto end;
    /* result = ((int(ob) - start) % step) == 0 */
    result = PyObject_RichCompareBool(tmp2, zero, Py_EQ);
  end:
    Py_XDECREF(tmp1);
    Py_XDECREF(tmp2);
    Py_XDECREF(zero);
    return result;
}

static int
range_contains(rangeobject *r, PyObject *ob)
{
    if (PyLong_CheckExact(ob) || PyBool_Check(ob))
        return range_contains_long(r, ob);

    return (int)_PySequence_IterSearch((PyObject*)r, ob,
                                       PY_ITERSEARCH_CONTAINS);
}

评论行中提到了这个想法的“肉”：

/* positive steps: start <= ob < stop */
/* negative steps: stop < ob <= start */
/* result = ((int(ob) - start) % step) == 0 */ 

最后一点，请查看代码段底部的range_contains函数。如果精确的类型检查失败，那么我们不使用所描述的聪明算法，而是使用_PySequence_IterSearch返回到范围的哑迭代搜索！您可以在解释器中检查此行为（我在这里使用v3.5.0）：

>>> x, r = 1000000000000000, range(1000000000000001)
>>> class MyInt(int):
...     pass
... 
>>> x_ = MyInt(x)
>>> x in r  # calculates immediately :) 
True
>>> x_ in r  # iterates for ages.. :( 
^\Quit (core dumped)

这一切都是关于一种懒惰的评估方法和一些额外的范围优化。在实际使用之前，不需要计算范围内的值，或者由于额外的优化，甚至不需要进一步计算。

顺便说一下，您的整数没有那么大，请考虑sys.maxsize

范围内的sys.maxsize（sys.maxssize）非常快

由于优化，很容易将给定的整数与范围的最小值和最大值进行比较。

but:

范围（sys.maxsize）中的十进制（sys.mazsize）非常慢。

（在这种情况下，范围内没有优化，所以如果python收到意外的Decimal，python将比较所有数字）

您应该了解实现细节，但不应依赖它，因为这可能会在将来发生变化。