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):
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
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。
其他回答
xrange返回一个迭代器,每次只在内存中保留一个数字。范围将整个数字列表保存在内存中。
这是出于优化的原因。
range()将创建从开始到结束的值列表(示例中为0..20)。这将成为非常大范围的昂贵操作。
另一方面,xrange()更为优化。它只会在需要时(通过xrange序列对象)计算下一个值,不会像range()那样创建所有值的列表。
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)
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%。
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()”。