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。

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）。

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%。

range生成整个列表并返回它。xrange不——它根据需要生成列表中的数字。

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)

每个人都对它进行了大量的解释。但我想让它自己看。我用蟒蛇。因此，我打开了资源监视器（在Windows！中），首先执行了以下命令：

a=0
for i in range(1,100000):
    a=a+i

然后检查“正在使用”内存中的更改。这是微不足道的。然后，我运行了以下代码：

for i in list(range(1,100000)):
    a=a+i

它立即占用了大量内存。我确信。你可以自己试试。

如果您使用的是Python 2X，那么在第一段代码中，将“range（）”替换为“xrange（）”，将“list（range（））”替换成“range（）”。