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):
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
记住,使用timeit模块测试哪一小段代码更快!
$ python -m timeit 'for i in range(1000000):' ' pass'
10 loops, best of 3: 90.5 msec per loop
$ python -m timeit 'for i in xrange(1000000):' ' pass'
10 loops, best of 3: 51.1 msec per loop
就我个人而言,我总是使用range(),除非我处理的是非常庞大的列表——正如你所看到的,从时间上看,对于一个百万条目的列表,额外的开销仅为0.04秒。正如Corey所指出的,在Python 3.0中,xrange()将消失,而range()无论如何都会给您带来不错的迭代器行为。
其他回答
请参阅本文,了解range和xrange之间的差异:
引用:
range返回您所认为的结果:连续列表整数,具有以0开头的定义长度。xrange,返回一个“xrange对象”,它的行为非常像迭代器
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)
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。
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))