range会创建一个列表，所以如果您选择range（10000000），它会在内存中创建一个包含9999999个元素的列表。xrange是一个生成器，因此它是一个序列对象。

这是正确的，但在Python3中，range（）将由Python2xrange（）实现。如果您需要实际生成列表，则需要执行以下操作：

list(range(1,100))

根据扫描/打印0-N项的要求，range和xrange的工作原理如下。

range（）-在内存中创建一个新列表，并获取整个0到N个项目（总共N+1个）并打印它们。xrange（）-创建一个迭代器实例，该实例扫描项目并只将当前遇到的项目保存在内存中，因此始终使用相同的内存量。

如果所需的元素只是在列表的开头，那么它可以节省大量的时间和内存。

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。

xrange只存储范围参数并根据需要生成数字。然而，Python的C实现目前将其args限制为C longs：

xrange(2**32-1, 2**32+1)  # When long is 32 bits, OverflowError: Python int too large to convert to C long
range(2**32-1, 2**32+1)   # OK --> [4294967295L, 4294967296L]

注意，在Python3.0中只有范围，它的行为类似于2.xxrange，但没有对最小和最大端点的限制。

range生成整个列表并返回它。xrange不——它根据需要生成列表中的数字。

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'>