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。

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

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%。

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）。

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。

在这个简单的示例中，您将发现xrange优于range的优势：

import timeit

t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in xrange(1, 100000000):
    pass
t2 = timeit.default_timer()

print "time taken: ", (t2-t1)  # 4.49153590202 seconds

t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in range(1, 100000000):
    pass
t2 = timeit.default_timer()

print "time taken: ", (t2-t1)  # 7.04547905922 seconds

在xrange的情况下，上面的示例没有反映出任何明显更好的内容。

现在看看下面的例子，与xrange相比，range真的很慢。

import timeit

t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in xrange(1, 100000000):
    if i == 10000:
        break
t2 = timeit.default_timer()

print "time taken: ", (t2-t1)  # 0.000764846801758 seconds

t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in range(1, 100000000):
    if i == 10000:
        break
t2 = timeit.default_timer() 

print "time taken: ", (t2-t1)  # 2.78506207466 seconds

使用range，它已经创建了一个从0到100000000的列表（耗时），但xrange是一个生成器，它只根据需要生成数字，也就是说，如果迭代继续的话。

在Python-3中，范围功能的实现与Python-2中的xrange功能的实现相同，而他们在Python-3中取消了xrange

快乐编码！！