文件清楚地写道：

此函数与range（）非常相似，但返回的是xrange对象而不是列表。这是一种不透明的序列类型，它产生与相应列表相同的值，而实际上没有同时存储所有值。xrange（）相对于range（）的优势很小（因为xrange）仍然需要在请求时创建值），除非在内存不足的机器上使用了非常大的范围，或者从未使用过范围的所有元素（例如，循环通常以break结束）。

在Python 2.x中：

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是一个延迟求值的序列对象。

在Python 3中：

range相当于Python 2的xrange。要获得列表，必须显式使用list（range（…））。xrange不再存在。

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))

每个人都对它进行了大量的解释。但我想让它自己看。我用蟒蛇。因此，我打开了资源监视器（在Windows！中），首先执行了以下命令：

a=0
for i in range(1,100000):
    a=a+i

然后检查“正在使用”内存中的更改。这是微不足道的。然后，我运行了以下代码：

for i in list(range(1,100000)):
    a=a+i

它立即占用了大量内存。我确信。你可以自己试试。

如果您使用的是Python 2X，那么在第一段代码中，将“range（）”替换为“xrange（）”，将“list（range（））”替换成“range（）”。

一定要花一些时间阅读图书馆参考资料。你越熟悉它，就越能更快地找到类似问题的答案。特别重要的是关于内置对象和类型的前几章。

xrange类型的优点是xrange对象总是使用相同数量的内存，无论它代表的范围大小如何。没有一致的性能优势。

另一种快速查找Python构造信息的方法是docstring和help函数：

print xrange.__doc__ # def doc(x): print x.__doc__ is super useful
help(xrange)

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。