在Python中，我们经常会用到 for i in range(3) 这样的循环方式，这里的 range 是Python的内置函数，用于生成整数序列，设计初衷是高效创建数值序列。与直接创建列表存储序列相比， range 不会立即生成所有元素，而是在迭代时按需生成，因此内存占用极低，即便处理大规模数据也能保持高效。

range 有三种调用形式：

1. 单参数形式： range(stop)

- 生成从 0 到 stop （不含 stop ）的整数序列。

- 示例： range(3) → 生成 0, 1, 2

2. 双参数形式： range(start, stop)

- 生成从 start 到 stop （不含 stop ）的整数序列。

- 示例： range(1, 3) → 生成 1, 2

3. 三参数形式： range(start, stop, step)

- 第三个参数为步长，可正可负（步长≠0）。

- 示例1（正数步长）： range(0, 10, 2) → 生成 0, 2, 4, 6, 8

- 示例2（负数步长）： range(4, 0, -2) → 生成 4, 2

range 对象的特点：

- 可迭代：支持 for 循环遍历，可用索引访问。

- 不可变：无法通过索引修改元素（如 r = range(10); r[6] = 100 会报错）。

- 内存高效：仅存储 start 、 stop 、 step 三个参数，无论序列多长，内存占用恒定。

- 惰性生成：按需生成元素，而非一次性创建所有值（对比 list(range(10**6)) 与直接创建列表的内存差异）。

使用注意事项：

- 所有参数必须为整数，且步长不能为 0 （如 range(1.5, 3) 或 range(5, 0, 0) 会报错）。

- 若需生成小数序列，可使用 numpy.arange 或数学计算转换。

应用场景：

1. 循环控制：指定循环次数（如 for i in range(5): print(i) ）。

2. 生成算术序列：等差数列、等距数值（如 range(0, 100, 5) ）。

3. 批量生成文件名： [f"image_{i:02d}.jpg" for i in range(10)] → 生成 image_00.jpg 到 image_09.jpg 。

4. 算法场景：生成特定范围数值用于排序、查找等逻辑。

通过结合具体场景灵活使用 range ，既能提升代码效率，又能避免数据类型或逻辑错误。如有其他补充，欢迎在评论区留言！