显然xrange更快,但我不知道为什么它更快(除了目前为止的传闻之外,没有证据表明它更快),或者除此之外还有什么不同

for i in range(0, 20):
for i in xrange(0, 20):

当前回答

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。

其他回答

请参阅本文,了解range和xrange之间的差异:

引用:

range返回您所认为的结果:连续列表整数,具有以0开头的定义长度。xrange,返回一个“xrange对象”,它的行为非常像迭代器

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()”。

什么range在运行时返回静态列表。xrange返回一个对象(其作用类似于生成器,尽管它肯定不是一个),在需要时从中生成值。

什么时候使用哪个?

如果你想为一个巨大的范围生成一个列表,比如10亿,特别是当你有一个“记忆敏感系统”,比如手机时,可以使用xrange。如果要在列表中重复多次,请使用范围。

PS:Python 3.x的range函数==Python 2.x的xrange函数。

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。

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。