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（）”。

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。

根据扫描/打印0-N项的要求，range和xrange的工作原理如下。

range（）-在内存中创建一个新列表，并获取整个0到N个项目（总共N+1个）并打印它们。xrange（）-创建一个迭代器实例，该实例扫描项目并只将当前遇到的项目保存在内存中，因此始终使用相同的内存量。

如果所需的元素只是在列表的开头，那么它可以节省大量的时间和内存。

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。

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）。