虽然在大多数情况下xrange比range快，但性能上的差异非常小。下面的小程序比较了range和xrange的迭代:

import timeit
# Try various list sizes.
for list_len in [1, 10, 100, 1000, 10000, 100000, 1000000]:
  # Time doing a range and an xrange.
  rtime = timeit.timeit('a=0;\nfor n in range(%d): a += n'%list_len, number=1000)
  xrtime = timeit.timeit('a=0;\nfor n in xrange(%d): a += n'%list_len, number=1000)
  # Print the result
  print "Loop list of len %d: range=%.4f, xrange=%.4f"%(list_len, rtime, xrtime)

下面的结果显示xrange确实更快，但还不足以让人担心。

Loop list of len 1: range=0.0003, xrange=0.0003
Loop list of len 10: range=0.0013, xrange=0.0011
Loop list of len 100: range=0.0068, xrange=0.0034
Loop list of len 1000: range=0.0609, xrange=0.0438
Loop list of len 10000: range=0.5527, xrange=0.5266
Loop list of len 100000: range=10.1666, xrange=7.8481
Loop list of len 1000000: range=168.3425, xrange=155.8719

所以无论如何都要使用xrange，但除非您在受限的硬件上，否则不要太担心它。

不，它们都有自己的用途:

迭代时使用xrange()，因为它节省内存。说:

for x in xrange(1, one_zillion):

而不是:

for x in range(1, one_zillion):

另一方面，如果实际需要一个数字列表，则使用range()。

multiples_of_seven = range(7,100,7)
print "Multiples of seven < 100: ", multiples_of_seven

Range (): Range(1,10)返回1到10个数字的列表，并将整个列表保存在内存中。 xrange():类似于range()，但不是返回一个列表，而是返回一个根据需要生成范围内数字的对象。对于循环，这比range()略快，内存效率更高。xrange()对象类似于迭代器，并根据需要生成数字(惰性求值)。

In [1]: range(1,10)
Out[1]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

In [2]: xrange(10)
Out[2]: xrange(10)

In [3]: print xrange.__doc__
Out[3]: xrange([start,] stop[, step]) -> xrange object

range()所做的事情与Python 3中xrange()所做的事情相同，并且Python 3中不存在术语xrange()。 如果多次迭代同一个序列，那么Range()实际上在某些场景中更快。Xrange()每次都必须重构整数对象，但range()将拥有真正的整数对象。

Xrange()更有效，因为它每次只生成一个对象，而不是生成一个对象列表。而不是100个整数，以及它们所有的开销，以及将它们放入的列表，你每次只需要一个整数。更快的生成，更好的内存使用，更高效的代码。

除非我特别需要一个列表，否则我总是喜欢xrange()

虽然在大多数情况下xrange比range快，但性能上的差异非常小。下面的小程序比较了range和xrange的迭代:

import timeit
# Try various list sizes.
for list_len in [1, 10, 100, 1000, 10000, 100000, 1000000]:
  # Time doing a range and an xrange.
  rtime = timeit.timeit('a=0;\nfor n in range(%d): a += n'%list_len, number=1000)
  xrtime = timeit.timeit('a=0;\nfor n in xrange(%d): a += n'%list_len, number=1000)
  # Print the result
  print "Loop list of len %d: range=%.4f, xrange=%.4f"%(list_len, rtime, xrtime)

下面的结果显示xrange确实更快，但还不足以让人担心。

Loop list of len 1: range=0.0003, xrange=0.0003
Loop list of len 10: range=0.0013, xrange=0.0011
Loop list of len 100: range=0.0068, xrange=0.0034
Loop list of len 1000: range=0.0609, xrange=0.0438
Loop list of len 10000: range=0.5527, xrange=0.5266
Loop list of len 100000: range=10.1666, xrange=7.8481
Loop list of len 1000000: range=168.3425, xrange=155.8719

所以无论如何都要使用xrange，但除非您在受限的硬件上，否则不要太担心它。

另一个区别是Python 2实现的xrange()不支持大于C int的数字，所以如果你想使用Python内置的大数字支持来获得一个范围，你必须使用range()。

Python 2.7.3 (default, Jul 13 2012, 22:29:01) 
[GCC 4.7.1] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> range(123456787676676767676676,123456787676676767676679)
[123456787676676767676676L, 123456787676676767676677L, 123456787676676767676678L]
>>> xrange(123456787676676767676676,123456787676676767676679)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
OverflowError: Python int too large to convert to C long

Python 3没有这个问题:

Python 3.2.3 (default, Jul 14 2012, 01:01:48) 
[GCC 4.7.1] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> range(123456787676676767676676,123456787676676767676679)
range(123456787676676767676676, 123456787676676767676679)