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
xrange返回一个迭代器,每次只在内存中保留一个数字。范围将整个数字列表保存在内存中。
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。
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'>
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。