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
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)。
其他回答
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%。
Range返回一个列表,而xrange返回一个xrange对象,该对象占用相同的内存,而不考虑范围大小,因为在这种情况下,每次迭代只生成一个元素并可用,而在使用Range的情况下,所有元素都会一次生成并在内存中可用。
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。
一定要花一些时间阅读图书馆参考资料。你越熟悉它,就越能更快地找到类似问题的答案。特别重要的是关于内置对象和类型的前几章。
xrange类型的优点是xrange对象总是使用相同数量的内存,无论它代表的范围大小如何。没有一致的性能优势。
另一种快速查找Python构造信息的方法是docstring和help函数:
print xrange.__doc__ # def doc(x): print x.__doc__ is super useful
help(xrange)
xrange使用迭代器(动态生成值),range返回一个列表。