当在一个循环中测试range和xrange时（我知道我应该使用timeit，但这是使用一个简单的列表理解示例从内存中快速删除的），我发现如下：

import time

for x in range(1, 10):

    t = time.time()
    [v*10 for v in range(1, 10000)]
    print "range:  %.4f" % ((time.time()-t)*100)

    t = time.time()
    [v*10 for v in xrange(1, 10000)]
    print "xrange: %.4f" % ((time.time()-t)*100)

其给出：

$python range_tests.py
range:  0.4273
xrange: 0.3733
range:  0.3881
xrange: 0.3507
range:  0.3712
xrange: 0.3565
range:  0.4031
xrange: 0.3558
range:  0.3714
xrange: 0.3520
range:  0.3834
xrange: 0.3546
range:  0.3717
xrange: 0.3511
range:  0.3745
xrange: 0.3523
range:  0.3858
xrange: 0.3997 <- garbage collection?

或者，在for循环中使用xrange：

range:  0.4172
xrange: 0.3701
range:  0.3840
xrange: 0.3547
range:  0.3830
xrange: 0.3862 <- garbage collection?
range:  0.4019
xrange: 0.3532
range:  0.3738
xrange: 0.3726
range:  0.3762
xrange: 0.3533
range:  0.3710
xrange: 0.3509
range:  0.3738
xrange: 0.3512
range:  0.3703
xrange: 0.3509

我的代码段测试是否正确？对xrange的较慢实例有何评论？或者更好的例子：-）

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。

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：-range将一次填充所有内容。这意味着范围中的每个数字都将占用内存。

xrange:xrange有点像生成器，当你想要数字的范围，但你不希望它们被存储时，它就会出现在图片中，就像你想使用for loop时一样。

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

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。