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%。

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'>

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。

xrange使用迭代器（动态生成值），range返回一个列表。

python中的xrange（）和range（）的工作方式与用户类似，但当我们讨论如何使用这两个函数分配内存时，就会出现不同。

当我们使用range（）时，我们为它正在生成的所有变量分配内存，因此不建议与要生成的大量变量一起使用。

另一方面，xrange（）一次只能生成一个特定的值，并且只能与for循环一起使用，以打印所需的所有值。

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。