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
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))
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。
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)
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）。
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
