知ってましたか！pythonのintの表現できる数に上限はないんです！！
Cにおいてのintは32bitなので、最大で2147483647までしか表すことはできません。
大きい数を扱うときに用いるlong longでも64bit、つまり9223372036854775807までしか表せません。
一方で、pythonにおいてのintは無限だと言うのです。

それじゃあ

上限はないと聞くと、糞でかい数を扱いたくなるのが人情というもの。
ほんとに限界はないのか、また限界がないならその計算時間がいか程かを確かめるため、
簡単な実験をしてみました！
計算にかかる時間と表示するのにかかる時間、2つを以下のコードを元に実際に確認します。

test.py

num_list, time_list = [], []
for i in range(9):
    start = time.time()
    ans = 10 ** (10 ** i)
    end = time.time()
    print('Elapsed time to calculate 10 ** {} is {}'.format(10 ** i, end - start))
    num_list.append(10 ** i)
    time_list.append(end - start)
plt.plot(num_list, time_list)
plt.show()

実験結果を以下の表に示します！
分かりづらいですが、表の左端の数字は$10^n$の$n$の部分を表しています。
そのため、表の一番上の欄の100は$10^{100}$を計算、表示するのにかかった時間です。

$10^n$	calculate[s]	print[s]
100	0.000	0.000
1000	0.000	0.000
10000	0.000	0.002992
1e05	0.01562	0.1396
1e06	0.1562	13.27
1e07	5.985	1324
1e08	221.7	-
1e09	8791	-

こんな大きい数でもちゃんと計算できるけど、結構時間かかりますね。
$n$が10倍になると大体計算時間は40倍、表示時間は100倍になりそうな感じがします。
ちなみに、"表示する"とは言っても値が大きすぎてバグってコンソールに表示しきれてません（当然）。
それと、printの1e08と1e09は時間がかかりすぎて飽きたのでNo dataです。
バグって0から表示されている図　→　

グラフにしたものが下になります。
上でも触れたように、ぱっと見指数的に増大しそうですね！

最初はグーゴルプレックスを計算しようと思い始めましたが、そもそも
　　　　$log2(10^{10^{100}}) \simeq 3.3210^{100}bit = 4.1510^{87}TB$
だけメモリが必要なので、正味無理な話でした！

結果：すごい大きい数が表せる！

いかがでしたでしょうか？ワザップっぽい口調で記事を書こうとしましたが、ワザップぽい口調ってなんだ？となってしまったのでよくわかんないノリになってます。補足：プログラム実行中の一人だけがめっちゃ頑張る現代社会の縮図 ![resource.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/419937/29e47660-2cbf-bb96-08af-5fb51017c6a3.png)