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。

从帮助文档中。

Python 2.7.12

>>> print range.__doc__
range(stop) -> list of integers
range(start, stop[, step]) -> list of integers

Return a list containing an arithmetic progression of integers.
range(i, j) returns [i, i+1, i+2, ..., j-1]; start (!) defaults to 0.
When step is given, it specifies the increment (or decrement).
For example, range(4) returns [0, 1, 2, 3].  The end point is omitted!
These are exactly the valid indices for a list of 4 elements.

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

Like range(), but instead of returning a list, returns an object that
generates the numbers in the range on demand.  For looping, this is 
slightly faster than range() and more memory efficient.

Python 3.5.2

>>> print(range.__doc__)
range(stop) -> range object
range(start, stop[, step]) -> range object

Return an object that produces a sequence of integers from start (inclusive)
to stop (exclusive) by step.  range(i, j) produces i, i+1, i+2, ..., j-1.
start defaults to 0, and stop is omitted!  range(4) produces 0, 1, 2, 3.
These are exactly the valid indices for a list of 4 elements.
When step is given, it specifies the increment (or decrement).

>>> print(xrange.__doc__)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'xrange' is not defined

差异显而易见。在Python2.x中，range返回一个列表，xrange返回一个可迭代的xrange对象。

在Python3.x中，range变为Python2.x的xrange，xrange被删除。

Python 2.x中的range（）

该函数本质上是Python2.x中可用的旧range（）函数，并返回包含指定范围内元素的列表对象的实例。

然而，当使用一系列数字初始化列表时，这种实现效率太低。例如，对于范围（1000000）中的i，无论是在内存还是时间使用方面，都是一个非常昂贵的命令，因为它需要将这个列表存储到内存中。

Python 3.x中的range（）和Python 2.x中的xrange（）

Python3.x引入了一个新的range（）实现（而新的实现已经在Python2.x中通过xrange（）函数提供）。

range（）利用了一种称为惰性求值的策略。新的实现没有在范围内创建一个庞大的元素列表，而是引入了类范围，这是一个轻量级对象，表示给定范围内所需的元素，而没有将它们显式存储在内存中（这听起来可能像生成器，但惰性求值的概念不同）。

例如，考虑以下内容：

# Python 2.x
>>> a = range(10)
>>> type(a)
<type 'list'>
>>> b = xrange(10)
>>> type(b)
<type 'xrange'>

and

# Python 3.x
>>> a = range(10)
>>> type(a)
<class 'range'>

什么range在运行时返回静态列表。xrange返回一个对象（其作用类似于生成器，尽管它肯定不是一个），在需要时从中生成值。

什么时候使用哪个？

如果你想为一个巨大的范围生成一个列表，比如10亿，特别是当你有一个“记忆敏感系统”，比如手机时，可以使用xrange。如果要在列表中重复多次，请使用范围。

PS：Python 3.x的range函数==Python 2.x的xrange函数。

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

此外，if do list（xrange（…））将等同于range（…）。

所以列表很慢。

而且xrange确实没有完全完成序列

这就是为什么它不是一个列表，而是一个xrange对象