v2.2 （2.x）以后，python支持不会溢出的 long 型。
v3.0后，确切的讲， int 型（依赖运行环境C编译器中long型的精度）消失了，long型替代 int 型，成为新的、不依赖运行环境的、无精度限制的（只要内存装得下）int型。
举个例子：
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>>> a = 2147483647 # 32位机上，v3.0 以前 python 的 int 型能容纳的最大正整数，等同于 sys.maxint。
>>> b = 1
>>> c = a + b # 将导致 int 溢出
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v2.2 前会产生 OverflowError 异常。
v2.2 以后 c 会得到预期的值 2147483648，此时，返回值c 已经是一个无精度约束的python long型了。
验证方法：
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>>> c
2147483648L
>>> type(a)
<type 'int'>
>>> type(c)
<type 'long'>
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v3.0 以后，事实上，不单单c是long型，连a,b都是，因为依赖c编译器long型精度的python int型消失了，long型改名为int型，所有整数天然就是无精度限制的。
验证方法：
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>>> c
2147483648
>>> type(a)
<class 'int'>
>>> type(c)
<class 'int'>
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引伸：
1. 在无溢出的前提下，无精度限制的整型计算，会不会比有精度限制的整型慢？
答案是肯定的：
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# python v2.7
iShort = 2147483647
iLong = 2147483647L # L 表示强制使用long型
for i in range(10000000):
iShort - 1
for i in range(10000000):
iLong - 1
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这样简单测试，第二个循环差计算会比第一个耗时多约50％。
但，在v3.0以后，因为没有int型了，所以计算速度应该是long型级别。实际上在v3.0以后，也无法选择精度了，L精度后缀不再支持，默认全部是无精度限制的整型。在v3.2上实际测试可以得到验证，自不赘述。
2. 如果 int 计算比 long 快，long 操作数与 int 操作数混合计算，是不是会快一些？
答案是否定的：
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# python v2.7
iShort = 2147483647
iLong = 2147483647L # L 表示强制使用long型
iLong2 = 2147483647L
for i in range(10000000):
iLong - iLong2
for i in range(10000000):
iLong - iShort
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这样简单测试，第二个循环差计算会比第一个耗时多约20％。
这种现象的原因不难想象，因为差运算前，python必须把两个操作数精度统一，如果有一个操作数是long，另一个强制转换成long再计算；时间主要消耗在这里。
总结：
所以，在v2.x（x>2）时代，一个提高整型计算速度的小小方法就是，
预先判定操作数精度，如果有可能出现long，全部使用long。
如果没有必要使用long，最好就别定义成long。
尤其不要将两种精度操作数混合运算。