CPython循环优化

有人能给我解释一下为什么CPython没有像循环不变优化这样的循环优化吗？ 例如：

for i in range(100000000000):
    pass

cpython不会跳过循环并花费一些时间来完成执行；

---

while循环也会发生这种情况。

因为在运行循环之前，python不知道

范围是什么，因为内置代码可以被覆盖。如果我这样做

class range:
    def __init__(self, n):
        self.n = n
        global x 
        x = 0
    def __iter__(self):
       global x
       while x < self.n:
           yield x
           x += 1

for i in range(20): pass
print(x)  # prints 20

类别范围：
定义初始化（self，n）：
self.n=n
全球x
x=0
定义（自我）：
全球x
而x

您可以看到，在动态语言中很难对这样的事情进行优化，因为python在运行循环之前不知道
范围是什么，因为内置内容可以被覆盖。如果我这样做

class range:
    def __init__(self, n):
        self.n = n
        global x 
        x = 0
    def __iter__(self):
       global x
       while x < self.n:
           yield x
           x += 1

for i in range(20): pass
print(x)  # prints 20

类别范围：
定义初始化（self，n）：
self.n=n
全球x
x=0
定义（自我）：
全球x
而x

您可以看到，在动态语言中很难优化这样的事情
哪个版本的cpythonI可以更改
range
的值，从而使循环发挥作用。关于Python优化的一般主题，有相当多的文献。此资源可能是一个良好的开端：感谢链接Brunow，它的cpythonI版本可以更改
range
的值，以便循环执行某些操作。关于Python优化的一般主题，有相当多的文献。这个资源可能是一个很好的开始：感谢brunoyes的链接，我理解，但是while循环也会发生这种情况，它们无法验证。这没有任何意义。如何优化while循环？如果“for”有意义，为什么“while”没有意义？所有静态编译器都是这样。所有静态编译器都是什么？请注意，从技术上讲，它可以将对象的
tpu next
（名称可能错误，我记不清）成员与内置的无副作用实现列表进行比较，但对于极不可能出现的情况，它会使代码更加复杂。因为您比较的是本质上是静态指针的实现，而不是名称，所以您不存在动态性问题。但是，这又是毫无意义和困难的，它为实际可能出现的情况引入了开销。是的，我理解，但是while循环也会发生这种情况，它们无法验证。这没有任何意义。如何优化while循环？如果“for”有意义，为什么“while”没有意义？所有静态编译器都是这样。所有静态编译器都是什么？请注意，从技术上讲，它可以将对象的
tpu next
（名称可能错误，我记不清）成员与内置的无副作用实现列表进行比较，但对于极不可能出现的情况，它会使代码更加复杂。因为您比较的是本质上是静态指针的实现，而不是名称，所以您不存在动态性问题。但同样，这是毫无意义和困难的，它为实际可能发生的情况引入了开销。