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（）”。

Range返回一个列表，而xrange返回一个xrange对象，该对象占用相同的内存，而不考虑范围大小，因为在这种情况下，每次迭代只生成一个元素并可用，而在使用Range的情况下，所有元素都会一次生成并在内存中可用。

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

range创建一个列表，所以如果您使用range（10000000），它将在内存中创建一个包含10000000个元素的列表。xrange是一个生成器，因此它的求值是惰性的。

这给您带来了两个好处：

您可以在不出现MemoryError的情况下迭代更长的列表。由于它懒洋洋地解析每个数字，如果您提前停止迭代，就不会浪费时间创建整个列表。

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。

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）。