最优雅的方法是使用range函数，但是如果你想重新创建这个逻辑，你可以这样做:

def custom_range(*args):
    s = slice(*args)
    start, stop, step = s.start, s.stop, s.step
    if 0 == step:
        raise ValueError("range() arg 3 must not be zero")
    i = start
    while i < stop if step > 0 else i > stop:
        yield i
        i += step

>>> [x for x in custom_range(10, 3, -1)]

这将产生输出:

[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4]

正如之前@Jared所表达的，最好的方法是使用range或numpy。然而，我发现代码很有趣，可以分享。

@YTZ的回答很适合我。我必须生成一个从0到10000的列表，步长为0.01，由于舍入问题，在每次迭代中简单地添加0.01是行不通的。

因此，我采纳了@YTZ的建议，编写了如下函数:

import numpy as np


def generate_floating_numbers_in_range(start: int, end: int, step: float):
    """
    Generate a list of floating numbers within a specified range.

    :param start: range start
    :param end: range end
    :param step: range step
    :return:
    """
    numbers = np.linspace(start, end,(end-start)*int(1/step)+1).tolist()
    return [round(num, 2) for num in numbers]

如果你正在寻找适用于浮点类型的范围函数，那么这是一篇非常好的文章。

def frange(start, stop, step=1.0):
    ''' "range()" like function which accept float type''' 
    i = start
    while i < stop:
        yield i
        i += step
# Generate one element at a time.
# Preferred when you don't need all generated elements at the same time. 
# This will save memory.
for i in frange(1.0, 2.0, 0.5):
    print i   # Use generated element.
# Generate all elements at once.
# Preferred when generated list ought to be small.
print list(frange(1.0, 10.0, 0.5))    

输出:

1.0
1.5
[1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4.0, 4.5, 5.0, 5.5, 6.0, 6.5, 7.0, 7.5, 8.0, 8.5, 9.0, 9.5]

最优雅的方法是使用range函数，但是如果你想重新创建这个逻辑，你可以这样做:

def custom_range(*args):
    s = slice(*args)
    start, stop, step = s.start, s.stop, s.step
    if 0 == step:
        raise ValueError("range() arg 3 must not be zero")
    i = start
    while i < stop if step > 0 else i > stop:
        yield i
        i += step

>>> [x for x in custom_range(10, 3, -1)]

这将产生输出:

[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4]

正如之前@Jared所表达的，最好的方法是使用range或numpy。然而，我发现代码很有趣，可以分享。

假设你想要一个x到y的范围

range(x,y+1)

>>> range(11,17)
[11, 12, 13, 14, 15, 16]
>>>

3使用list。x的支持

虽然@Jared关于增加0.5步长的答案有效，但由于舍入问题，它无法用于其他步长:

np.arange(11, 17, 0.1).tolist()
# [11.0,11.1,11.2,11.299999999999999, ...   16.79999999999998, 16.899999999999977]

相反，我自己也需要这样的工作，不只是挣0.5美元:

# Example 11->16 step 0.5
s = 11
e = 16
step = 0.5
my_list = [round(num, 2) for num in np.linspace(s,e,(e-s)*int(1/step)+1).tolist()]
# [11.0, 11.5, 12.0, 12.5, 13.0, 13.5, 14.0, 14.5, 15.0, 15.5, 16.0]

# Example 0->1 step 0.1
s = 0
e = 1
step = 0.1
my_list = [round(num, 2) for num in np.linspace(s,e,(e-s)*int(1/step)+1).tolist()]
# [0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]