python中xrange和range的异同

在Python编程中，range和xrange是两个常用的函数，它们在功能上有相似之处，但也存在一些重要的区别。下面我们将详细探讨它们的异同。

range函数

函数说明

range函数的完整形式为range([start,] stop[, step])，它根据start与stop指定的范围以及step设定的步长，生成一个整数序列。其中，start参数是可选的，默认为0；step参数也是可选的，默认为1。

示例

# 生成从0到4的序列
print(range(5))
# 输出: [0, 1, 2, 3, 4]

# 生成从1到4的序列
print(range(1, 5))
# 输出: [1, 2, 3, 4]

# 生成从0到6，步长为2的序列
print(range(0, 6, 2))
# 输出: [0, 2, 4]

xrange函数

函数说明

xrange函数的用法与range完全相同，但其不同之处在于，xrange生成的不是一个列表（list）对象，而是一个生成器（generator）对象。生成器是一种特殊的迭代器，它不会一次性生成所有的值，而是在需要时逐个生成。

示例

# 直接使用xrange，返回生成器对象
print(xrange(5))
# 输出: xrange(5)

# 将xrange对象转换为列表
print(list(xrange(5)))
# 输出: [0, 1, 2, 3, 4]

# 生成从1到4的序列
print(xrange(1, 5))
# 输出: xrange(1, 5)

# 将xrange对象转换为列表
print(list(xrange(1, 5)))
# 输出: [1, 2, 3, 4]

# 生成从0到6，步长为2的序列
print(xrange(0, 6, 2))
# 输出: xrange(0, 6, 2)

# 将xrange对象转换为列表
print(list(xrange(0, 6, 2)))
# 输出: [0, 2, 4]

性能差异

当需要生成很大的数字序列时，使用xrange会比range性能优越很多。这是因为range函数会一次性生成整个列表，并将其存储在内存中，这需要开辟一块较大的内存空间；而xrange函数只是记录了生成序列的规则，只有在迭代时才会逐个生成值，因此不需要一次性占用大量内存。

示例

# 使用range生成序列
a = range(0, 100)
print(type(a))
# 输出: <type 'list'>
print(a)
# 输出: [0, 1, 2, ..., 99]
print(a[0], a[1])
# 输出: 0 1

# 使用xrange生成序列
a = xrange(0, 100)
print(type(a))
# 输出: <type 'xrange'>
print(a)
# 输出: xrange(100)
print(a[0], a[1])
# 输出: 0 1

使用场景

这两个函数基本上都是在循环中使用，例如：

# 使用range进行循环
for i in range(0, 100):
print(i)

# 使用xrange进行循环
for i in xrange(0, 100):
print(i)

在上述两个循环中，输出的结果是一样的。但如果循环的范围非常大，建议使用xrange以节省内存。

需要注意的是，在Python 3中，xrange函数已经被移除，range函数的行为与Python 2中的xrange类似，即它返回的是一个可迭代对象，而不是一个列表。因此，在Python 3中，不需要再考虑xrange和range的区别。