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)

从帮助文档中。

Python 2.7.12

>>> print range.__doc__
range(stop) -> list of integers
range(start, stop[, step]) -> list of integers

Return a list containing an arithmetic progression of integers.
range(i, j) returns [i, i+1, i+2, ..., j-1]; start (!) defaults to 0.
When step is given, it specifies the increment (or decrement).
For example, range(4) returns [0, 1, 2, 3].  The end point is omitted!
These are exactly the valid indices for a list of 4 elements.

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

Like range(), but instead of returning a list, returns an object that
generates the numbers in the range on demand.  For looping, this is 
slightly faster than range() and more memory efficient.

Python 3.5.2

>>> print(range.__doc__)
range(stop) -> range object
range(start, stop[, step]) -> range object

Return an object that produces a sequence of integers from start (inclusive)
to stop (exclusive) by step.  range(i, j) produces i, i+1, i+2, ..., j-1.
start defaults to 0, and stop is omitted!  range(4) produces 0, 1, 2, 3.
These are exactly the valid indices for a list of 4 elements.
When step is given, it specifies the increment (or decrement).

>>> print(xrange.__doc__)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'xrange' is not defined

差异显而易见。在Python2.x中，range返回一个列表，xrange返回一个可迭代的xrange对象。

在Python3.x中，range变为Python2.x的xrange，xrange被删除。

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。

在这个简单的示例中，您将发现xrange优于range的优势：

import timeit

t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in xrange(1, 100000000):
    pass
t2 = timeit.default_timer()

print "time taken: ", (t2-t1)  # 4.49153590202 seconds

t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in range(1, 100000000):
    pass
t2 = timeit.default_timer()

print "time taken: ", (t2-t1)  # 7.04547905922 seconds

在xrange的情况下，上面的示例没有反映出任何明显更好的内容。

现在看看下面的例子，与xrange相比，range真的很慢。

import timeit

t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in xrange(1, 100000000):
    if i == 10000:
        break
t2 = timeit.default_timer()

print "time taken: ", (t2-t1)  # 0.000764846801758 seconds

t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in range(1, 100000000):
    if i == 10000:
        break
t2 = timeit.default_timer() 

print "time taken: ", (t2-t1)  # 2.78506207466 seconds

使用range，它已经创建了一个从0到100000000的列表（耗时），但xrange是一个生成器，它只根据需要生成数字，也就是说，如果迭代继续的话。

在Python-3中，范围功能的实现与Python-2中的xrange功能的实现相同，而他们在Python-3中取消了xrange

快乐编码！！

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。

xrange使用迭代器（动态生成值），range返回一个列表。