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
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。
其他回答
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
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)
xrange只存储范围参数并根据需要生成数字。然而,Python的C实现目前将其args限制为C longs:
xrange(2**32-1, 2**32+1) # When long is 32 bits, OverflowError: Python int too large to convert to C long
range(2**32-1, 2**32+1) # OK --> [4294967295L, 4294967296L]
注意,在Python3.0中只有范围,它的行为类似于2.xxrange,但没有对最小和最大端点的限制。
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。
对于范围(..)/xrange(..)的较小参数,差异减小:
$ python -m timeit "for i in xrange(10111):" " for k in range(100):" " pass"
10 loops, best of 3: 59.4 msec per loop
$ python -m timeit "for i in xrange(10111):" " for k in xrange(100):" " pass"
10 loops, best of 3: 46.9 msec per loop
在这种情况下,xrange(100)的效率仅提高约20%。