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。

Range返回一个列表，而xrange返回一个xrange对象，该对象占用相同的内存，而不考虑范围大小，因为在这种情况下，每次迭代只生成一个元素并可用，而在使用Range的情况下，所有元素都会一次生成并在内存中可用。

当在一个循环中测试range和xrange时（我知道我应该使用timeit，但这是使用一个简单的列表理解示例从内存中快速删除的），我发现如下：

import time

for x in range(1, 10):

    t = time.time()
    [v*10 for v in range(1, 10000)]
    print "range:  %.4f" % ((time.time()-t)*100)

    t = time.time()
    [v*10 for v in xrange(1, 10000)]
    print "xrange: %.4f" % ((time.time()-t)*100)

其给出：

$python range_tests.py
range:  0.4273
xrange: 0.3733
range:  0.3881
xrange: 0.3507
range:  0.3712
xrange: 0.3565
range:  0.4031
xrange: 0.3558
range:  0.3714
xrange: 0.3520
range:  0.3834
xrange: 0.3546
range:  0.3717
xrange: 0.3511
range:  0.3745
xrange: 0.3523
range:  0.3858
xrange: 0.3997 <- garbage collection?

或者，在for循环中使用xrange：

range:  0.4172
xrange: 0.3701
range:  0.3840
xrange: 0.3547
range:  0.3830
xrange: 0.3862 <- garbage collection?
range:  0.4019
xrange: 0.3532
range:  0.3738
xrange: 0.3726
range:  0.3762
xrange: 0.3533
range:  0.3710
xrange: 0.3509
range:  0.3738
xrange: 0.3512
range:  0.3703
xrange: 0.3509

我的代码段测试是否正确？对xrange的较慢实例有何评论？或者更好的例子：-）

range：-range将一次填充所有内容。这意味着范围中的每个数字都将占用内存。

xrange:xrange有点像生成器，当你想要数字的范围，但你不希望它们被存储时，它就会出现在图片中，就像你想使用for loop时一样。

这是出于优化的原因。

range（）将创建从开始到结束的值列表（示例中为0..20）。这将成为非常大范围的昂贵操作。

另一方面，xrange（）更为优化。它只会在需要时（通过xrange序列对象）计算下一个值，不会像range（）那样创建所有值的列表。

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。