为什么'；Python中的for循环不需要花费很多时间吗？

我在Jupyter笔记本上运行这个小循环

import time

def time_loop(reps):

    start = time.clock()
    count = 0
    for i in range(reps):
        count += 1
    return time.clock() - start

time_loop(10000^100)

无论我输入什么作为参数，我似乎总是得到0.003左右的输出

0.0031050000000050204

发生了什么事

一种猜测是python理解循环的结果将是count=reps，并退出循环

但是如果我运行这个

import time
import numpy as np

def time_loop(reps):

    start = time.clock()
    count = 0
    for i in range(reps):
        count += np.sin(reps)
    return time.clock() - start

time_loop(10000^100)

---

随着我增加参数，它确实需要更长的时间，即使循环的结果仍然是count=reps*sin（reps）。

^

是异或而不是指数：

>>> 10000^100
10100

这是一个很大的数字，但与指数不同：

**

，返回：

>>> 10000**100
10000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

这也需要“一段时间”来迭代

有关运算符及其优先级的良好参考，请参见：

^-按位异或

**-指数化

---

你认为

10000^100

的计算是什么？它不是指数运算-它是独占的

或
。