在處理大數據量時，Python內置的range()函數可能會遇到性能瓶頸，特別是在循環處理大量數據時。這是因為range()函數會一次性生成整個數字序列，并將其存儲在內存中，這可能導致內存使用量激增，從而影響程序的性能。
range()函數在處理大數據量時，會占用大量內存來存儲生成的數字序列。arange()和linspace()函數是range()函數的增強版，它們在處理大數據量時提供了更好的性能。arange()函數特別適合于生成等差數列，而linspace()函數適合于生成等間隔數列。這些函數通過直接計算步長和使用更高效的數據結構，減少了內存占用，提高了處理速度。range()函數處理大數據量的場景，可以考慮將數據分塊處理，即每次處理數據的一個子集，而不是一次性處理全部數據。這種方法可以減少內存的使用，同時通過多線程或多進程并行處理，可以提高處理速度。通過使用NumPy庫中的函數或采用分塊處理的方法，可以有效地改善range()函數在處理大數據量時的性能表現。
