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
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!
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
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。
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。
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)。
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'>