从帮助文档中。

Python 2.7.12

>>> print range.__doc__
range(stop) -> list of integers
range(start, stop[, step]) -> list of integers

Return a list containing an arithmetic progression of integers.
range(i, j) returns [i, i+1, i+2, ..., j-1]; start (!) defaults to 0.
When step is given, it specifies the increment (or decrement).
For example, range(4) returns [0, 1, 2, 3].  The end point is omitted!
These are exactly the valid indices for a list of 4 elements.

>>> print xrange.__doc__
xrange(stop) -> xrange object
xrange(start, stop[, step]) -> xrange object

Like range(), but instead of returning a list, returns an object that
generates the numbers in the range on demand.  For looping, this is 
slightly faster than range() and more memory efficient.

Python 3.5.2

>>> print(range.__doc__)
range(stop) -> range object
range(start, stop[, step]) -> range object

Return an object that produces a sequence of integers from start (inclusive)
to stop (exclusive) by step.  range(i, j) produces i, i+1, i+2, ..., j-1.
start defaults to 0, and stop is omitted!  range(4) produces 0, 1, 2, 3.
These are exactly the valid indices for a list of 4 elements.
When step is given, it specifies the increment (or decrement).

>>> print(xrange.__doc__)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'xrange' is not defined

差异显而易见。在Python2.x中，range返回一个列表，xrange返回一个可迭代的xrange对象。

在Python3.x中，range变为Python2.x的xrange，xrange被删除。

xrange使用迭代器（动态生成值），range返回一个列表。

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。

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)

当在一个循环中测试range和xrange时（我知道我应该使用timeit，但这是使用一个简单的列表理解示例从内存中快速删除的），我发现如下：

import time

for x in range(1, 10):

    t = time.time()
    [v*10 for v in range(1, 10000)]
    print "range:  %.4f" % ((time.time()-t)*100)

    t = time.time()
    [v*10 for v in xrange(1, 10000)]
    print "xrange: %.4f" % ((time.time()-t)*100)

其给出：

$python range_tests.py
range:  0.4273
xrange: 0.3733
range:  0.3881
xrange: 0.3507
range:  0.3712
xrange: 0.3565
range:  0.4031
xrange: 0.3558
range:  0.3714
xrange: 0.3520
range:  0.3834
xrange: 0.3546
range:  0.3717
xrange: 0.3511
range:  0.3745
xrange: 0.3523
range:  0.3858
xrange: 0.3997 <- garbage collection?

或者，在for循环中使用xrange：

range:  0.4172
xrange: 0.3701
range:  0.3840
xrange: 0.3547
range:  0.3830
xrange: 0.3862 <- garbage collection?
range:  0.4019
xrange: 0.3532
range:  0.3738
xrange: 0.3726
range:  0.3762
xrange: 0.3533
range:  0.3710
xrange: 0.3509
range:  0.3738
xrange: 0.3512
range:  0.3703
xrange: 0.3509

我的代码段测试是否正确？对xrange的较慢实例有何评论？或者更好的例子：-）

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）。