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。

xrange使用迭代器（动态生成值），range返回一个列表。

python中的xrange（）和range（）的工作方式与用户类似，但当我们讨论如何使用这两个函数分配内存时，就会出现不同。

当我们使用range（）时，我们为它正在生成的所有变量分配内存，因此不建议与要生成的大量变量一起使用。

另一方面，xrange（）一次只能生成一个特定的值，并且只能与for循环一起使用，以打印所需的所有值。

range（x，y）返回x和y之间的每个数字的列表，如果使用for循环，则range会变慢。事实上，范围的指数范围更大。range（x.y）将打印出x和y之间所有数字的列表

xrange（x，y）返回xrange，但如果使用for循环，xrange会更快。xrange的索引范围较小。xrange不仅会打印出xrange（x，y），还会保留其中的所有数字。

[In] range(1,10)
[Out] [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[In] xrange(1,10)
[Out] xrange(1,10)

如果您使用for循环，那么它会起作用

[In] for i in range(1,10):
        print i
[Out] 1
      2
      3
      4
      5
      6
      7
      8
      9
[In] for i in xrange(1,10):
         print i
[Out] 1
      2
      3
      4
      5
      6
      7
      8
      9

使用循环时没有太大的区别，但打印循环时有区别！

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

其他一些答案提到Python 3消除了2.x的范围，并将2.x的xrange重命名为range。然而，除非您使用3.0或3.1（没有人应该使用），否则它实际上是一种不同的类型。

正如3.1文档所说：

范围对象的行为很少：它们只支持索引、迭代和len函数。

然而，在3.2+中，range是一个完整的序列，它支持扩展切片，以及collections.abc.sequence的所有方法，其语义与列表相同*

而且，至少在CPython和PyPy（目前仅有的两个3.2+实现）中，它还具有索引和计数方法以及in运算符的常量时间实现（只要只传递整数）。这意味着在r中写123456在3.2+中是合理的，而在2.7或3.1中则是一个糟糕的想法。

*issubclass（xrange，collections.Sequence）在2.6-2.7和3.0-3.1中返回True的事实是一个在3.2中修复的错误，而不是后端口。