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。

range：-range将一次填充所有内容。这意味着范围中的每个数字都将占用内存。

xrange:xrange有点像生成器，当你想要数字的范围，但你不希望它们被存储时，它就会出现在图片中，就像你想使用for loop时一样。

在这个简单的示例中，您将发现xrange优于range的优势：

import timeit

t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in xrange(1, 100000000):
    pass
t2 = timeit.default_timer()

print "time taken: ", (t2-t1)  # 4.49153590202 seconds

t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in range(1, 100000000):
    pass
t2 = timeit.default_timer()

print "time taken: ", (t2-t1)  # 7.04547905922 seconds

在xrange的情况下，上面的示例没有反映出任何明显更好的内容。

现在看看下面的例子，与xrange相比，range真的很慢。

import timeit

t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in xrange(1, 100000000):
    if i == 10000:
        break
t2 = timeit.default_timer()

print "time taken: ", (t2-t1)  # 0.000764846801758 seconds

t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in range(1, 100000000):
    if i == 10000:
        break
t2 = timeit.default_timer() 

print "time taken: ", (t2-t1)  # 2.78506207466 seconds

使用range，它已经创建了一个从0到100000000的列表（耗时），但xrange是一个生成器，它只根据需要生成数字，也就是说，如果迭代继续的话。

在Python-3中，范围功能的实现与Python-2中的xrange功能的实现相同，而他们在Python-3中取消了xrange

快乐编码！！

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。

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

在python 2.x中

range（x）返回一个列表，该列表是在内存中用x元素创建的。

>>> a = range(5)
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4]

xrange（x）返回一个xrange对象，它是一个生成器obj，可以根据需要生成数字。它们是在for循环（惰性评估）期间计算的。

对于循环，这比range（）稍快，内存效率更高。

>>> b = xrange(5)
>>> b
xrange(5)