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
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。
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
从帮助文档中。
Python 2.7.12
>>> print range.__doc__
range(stop) -> list of integers
range(start, stop[, step]) -> list of integers
Return a list containing an arithmetic progression of integers.
range(i, j) returns [i, i+1, i+2, ..., j-1]; start (!) defaults to 0.
When step is given, it specifies the increment (or decrement).
For example, range(4) returns [0, 1, 2, 3]. The end point is omitted!
These are exactly the valid indices for a list of 4 elements.
>>> print xrange.__doc__
xrange(stop) -> xrange object
xrange(start, stop[, step]) -> xrange object
Like range(), but instead of returning a list, returns an object that
generates the numbers in the range on demand. For looping, this is
slightly faster than range() and more memory efficient.
Python 3.5.2
>>> print(range.__doc__)
range(stop) -> range object
range(start, stop[, step]) -> range object
Return an object that produces a sequence of integers from start (inclusive)
to stop (exclusive) by step. range(i, j) produces i, i+1, i+2, ..., j-1.
start defaults to 0, and stop is omitted! range(4) produces 0, 1, 2, 3.
These are exactly the valid indices for a list of 4 elements.
When step is given, it specifies the increment (or decrement).
>>> print(xrange.__doc__)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'xrange' is not defined
差异显而易见。在Python2.x中,range返回一个列表,xrange返回一个可迭代的xrange对象。
在Python3.x中,range变为Python2.x的xrange,xrange被删除。
Python 2.x中的range()
该函数本质上是Python2.x中可用的旧range()函数,并返回包含指定范围内元素的列表对象的实例。
然而,当使用一系列数字初始化列表时,这种实现效率太低。例如,对于范围(1000000)中的i,无论是在内存还是时间使用方面,都是一个非常昂贵的命令,因为它需要将这个列表存储到内存中。
Python 3.x中的range()和Python 2.x中的xrange()
Python3.x引入了一个新的range()实现(而新的实现已经在Python2.x中通过xrange()函数提供)。
range()利用了一种称为惰性求值的策略。新的实现没有在范围内创建一个庞大的元素列表,而是引入了类范围,这是一个轻量级对象,表示给定范围内所需的元素,而没有将它们显式存储在内存中(这听起来可能像生成器,但惰性求值的概念不同)。
例如,考虑以下内容:
# Python 2.x
>>> a = range(10)
>>> type(a)
<type 'list'>
>>> b = xrange(10)
>>> type(b)
<type 'xrange'>
and
# Python 3.x
>>> a = range(10)
>>> type(a)
<class 'range'>
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)。
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:-)