显然xrange更快,但我不知道为什么它更快(除了目前为止的传闻之外,没有证据表明它更快),或者除此之外还有什么不同

for i in range(0, 20):
for i in xrange(0, 20):

当前回答

range创建一个列表,所以如果您使用range(10000000),它将在内存中创建一个包含10000000个元素的列表。xrange是一个生成器,因此它的求值是惰性的。

这给您带来了两个好处:

您可以在不出现MemoryError的情况下迭代更长的列表。由于它懒洋洋地解析每个数字,如果您提前停止迭代,就不会浪费时间创建整个列表。

其他回答

range():range(1,10)返回从1到10个数字的列表&将整个列表保存在内存中。

xrange():与range()类似,但不是返回列表,而是返回一个对象,该对象根据需要生成范围内的数字。对于循环,这比range()稍快,内存效率更高。xrange()对象类似于迭代器,并根据需要生成数字。(懒惰的评估)

In [1]: range(1,10)

Out[1]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

In [2]: xrange(10)

Out[2]: xrange(10)

In [3]: print xrange.__doc__

xrange([start,] stop[, step]) -> xrange object

根据扫描/打印0-N项的要求,range和xrange的工作原理如下。

range()-在内存中创建一个新列表,并获取整个0到N个项目(总共N+1个)并打印它们。xrange()-创建一个迭代器实例,该实例扫描项目并只将当前遇到的项目保存在内存中,因此始终使用相同的内存量。

如果所需的元素只是在列表的开头,那么它可以节省大量的时间和内存。

range(x,y)返回x和y之间的每个数字的列表,如果使用for循环,则range会变慢。事实上,范围的指数范围更大。range(x.y)将打印出x和y之间所有数字的列表

xrange(x,y)返回xrange,但如果使用for循环,xrange会更快。xrange的索引范围较小。xrange不仅会打印出xrange(x,y),还会保留其中的所有数字。

[In] range(1,10)
[Out] [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[In] xrange(1,10)
[Out] xrange(1,10)

如果您使用for循环,那么它会起作用

[In] for i in range(1,10):
        print i
[Out] 1
      2
      3
      4
      5
      6
      7
      8
      9
[In] for i in xrange(1,10):
         print i
[Out] 1
      2
      3
      4
      5
      6
      7
      8
      9

使用循环时没有太大的区别,但打印循环时有区别!

xrange只存储范围参数并根据需要生成数字。然而,Python的C实现目前将其args限制为C longs:

xrange(2**32-1, 2**32+1)  # When long is 32 bits, OverflowError: Python int too large to convert to C long
range(2**32-1, 2**32+1)   # OK --> [4294967295L, 4294967296L]

注意,在Python3.0中只有范围,它的行为类似于2.xxrange,但没有对最小和最大端点的限制。

range会创建一个列表,所以如果您选择range(10000000),它会在内存中创建一个包含9999999个元素的列表。xrange是一个生成器,因此它是一个序列对象。

这是正确的,但在Python3中,range()将由Python2xrange()实现。如果您需要实际生成列表,则需要执行以下操作:

list(range(1,100))