在python 2.x中

range（x）返回一个列表，该列表是在内存中用x元素创建的。

>>> a = range(5)
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4]

xrange（x）返回一个xrange对象，它是一个生成器obj，可以根据需要生成数字。它们是在for循环（惰性评估）期间计算的。

对于循环，这比range（）稍快，内存效率更高。

>>> b = xrange(5)
>>> b
xrange(5)

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。

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。

什么range在运行时返回静态列表。xrange返回一个对象（其作用类似于生成器，尽管它肯定不是一个），在需要时从中生成值。

什么时候使用哪个？

如果你想为一个巨大的范围生成一个列表，比如10亿，特别是当你有一个“记忆敏感系统”，比如手机时，可以使用xrange。如果要在列表中重复多次，请使用范围。

PS：Python 3.x的range函数==Python 2.x的xrange函数。

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（）：range（1，10）返回从1到10个数字的列表&将整个列表保存在内存中。

xrange（）：与range（）类似，但不是返回列表，而是返回一个对象，该对象根据需要生成范围内的数字。对于循环，这比range（）稍快，内存效率更高。xrange（）对象类似于迭代器，并根据需要生成数字。（懒惰的评估）

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__

xrange([start,] stop[, step]) -> xrange object