Python的range和xrange .

 range
    函数说明：range([start,] stop[, step])，根据start与stop指定的范围以及step设定的步长，生成一个序列。
range示例: 

1. >>> range(5) 
2. [0, 1, 2, 3, 4] 
3. >>> range(1,5) 
4. [1, 2, 3, 4] 
5. >>> range(0,6,2)
6. [0, 2, 4]

xrange
    函数说明：用法与range完全相同，所不同的是生成的不是一个数组，而是一个生成器。
xrange示例: 

1. >>> xrange(5)
2. xrange(5)
3. >>> list(xrange(5))
4. [0, 1, 2, 3, 4]
5. >>> xrange(1,5)
6. xrange(1, 5)
7. >>> list(xrange(1,5))
8. [1, 2, 3, 4]
9. >>> xrange(0,6,2)
10. xrange(0, 6, 2)
11. >>> list(xrange(0,6,2))
12. [0, 2, 4]

    由上面的示例可以知道：要生成很大的数字序列的时候，用xrange会比range性能优很多，因为不需要一上来就开辟一块很大的内存空间，这两个基本上都是在循环的时候用：

1. for i in range(0, 100): 
2. print i 
3. for i in xrange(0, 100): 
4. print i 

    这两个输出的结果都是一样的，实际上有很多不同，range会直接生成一个list对象：

1. a = range(0,100) 
2. print type(a) 
3. print a 
4. print a[0], a[1] 

    输出结果：

1. <type 'list'>
2. [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
3. 0 1

    而xrange则不会直接生成一个list，而是每次调用返回其中的一个值：

1. a = xrange(0,100) 
2. print type(a) 
3. print a 
4. print a[0], a[1] 

    输出结果：

1. <type 'xrange'>
2. xrange(100)
3. 0 1

    所以xrange做循环的性能比range好，尤其是返回很大的时候，尽量用xrange吧，除非你是要返回一个列表。

 

 

另外:

在Python中range和xrange是不同的，你正确使用了吗？两者的区别是微妙的。为了简单起见，这里省略两个函数的可选参数start和step。range返回值和想象的一样：一个从0开始指定长度的连续整数序列。然而，xrange返回一个"xrange 对象"，该对象非常类似于迭代器。如果你曾经研究过迭代器，则两者的区别就很明显了。下面是个例子：

range(1000000)

xrange(1000000)

range(1000000)会返回一个100万个整数的序列，而xrange(1000000)会返回（本质上）一个迭代序列。显然xrange支持迭代，而range不支持。这种收益是很小的，因为（用Python手册的话说）"当需要元素的时候，xrange仍然要创建它们"。但是无论需要的序列多大，每次遍历时xrange消耗相同量的内存。在遍历极端的大序列时，这是相对于range的很大优势。另一个优势也是明显的：当你的代码在遍历已经产生的序列时调用break的话， xrange显然比range要好，因为xrange会消耗更少的内存。