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。

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'>

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。

在Python 2.x中：

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是一个延迟求值的序列对象。

在Python 3中：

range相当于Python 2的xrange。要获得列表，必须显式使用list（range（…））。xrange不再存在。

xrange使用迭代器（动态生成值），range返回一个列表。

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：-）