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。

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)

在Python 2.x中：

range会创建一个列表，所以如果您选择range（10000000），它会在内存中创建一个包含9999999个元素的列表。xrange是一个延迟求值的序列对象。

在Python 3中：

range相当于Python 2的xrange。要获得列表，必须显式使用list（range（…））。xrange不再存在。

记住，使用timeit模块测试哪一小段代码更快！

$ python -m timeit 'for i in range(1000000):' ' pass'
10 loops, best of 3: 90.5 msec per loop
$ python -m timeit 'for i in xrange(1000000):' ' pass'
10 loops, best of 3: 51.1 msec per loop

就我个人而言，我总是使用range（），除非我处理的是非常庞大的列表——正如你所看到的，从时间上看，对于一个百万条目的列表，额外的开销仅为0.04秒。正如Corey所指出的，在Python 3.0中，xrange（）将消失，而range（）无论如何都会给您带来不错的迭代器行为。

range（x，y）返回x和y之间的每个数字的列表，如果使用for循环，则range会变慢。事实上，范围的指数范围更大。range（x.y）将打印出x和y之间所有数字的列表

xrange（x，y）返回xrange，但如果使用for循环，xrange会更快。xrange的索引范围较小。xrange不仅会打印出xrange（x，y），还会保留其中的所有数字。

[In] range(1,10)
[Out] [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[In] xrange(1,10)
[Out] xrange(1,10)

如果您使用for循环，那么它会起作用

[In] for i in range(1,10):
        print i
[Out] 1
      2
      3
      4
      5
      6
      7
      8
      9
[In] for i in xrange(1,10):
         print i
[Out] 1
      2
      3
      4
      5
      6
      7
      8
      9

使用循环时没有太大的区别，但打印循环时有区别！

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。