关于python：你是否总是喜欢范围（）上的xrange（）？


Should you always favor xrange() over range()?

为什么或为什么不呢？

相关讨论

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对于性能，特别是在大范围内迭代时，xrange()通常更好。但是，仍有一些情况说明您可能更喜欢range()：

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    在python 3中，range()做了xrange()以前做的事情，xrange()不存在。如果您想编写同时在python 2和python 3上运行的代码，就不能使用xrange()。

    百万千克1百万千克1

    在某些情况下，range()实际上可以更快——例如，如果多次重复相同的序列。xrange()每次都要重建整数对象，但range()会有真正的整数对象。(但在记忆方面，它总是表现得更差)

    百万千克1百万千克1

    在所有需要实际列表的情况下，xrange()都不可用。例如，它不支持切片或任何列表方法。

    百万千克1

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[编辑]有几篇文章提到了2to3工具将如何升级range()。作为记录，这里是在range()和xrange()的一些示例用法上运行该工具的输出。

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RefactoringTool: Skipping implicit fixer: buffer
RefactoringTool: Skipping implicit fixer: idioms
RefactoringTool: Skipping implicit fixer: ws_comma
--- range_test.py (original)
+++ range_test.py (refactored)
@@ -1,7 +1,7 @@

 for x in range(20):
-    a=range(20)
+    a=list(range(20))
     b=list(range(20))
     c=[x for x in range(20)]
     d=(x for x in range(20))
-    e=xrange(20)
+    e=range(20)

如您所见，当在for循环或理解中使用时，或者已经用list()包装时，范围保持不变。

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不，它们都有它们的用途：

迭代时使用xrange()，因为这样可以节省内存。说：

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for x in xrange(1, one_zillion):

号

而不是：

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for x in range(1, one_zillion):

另一方面，如果您想要一个数字列表，请使用range()。

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multiples_of_seven = range(7,100,7)
print"Multiples of seven < 100:", multiples_of_seven

。

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只有当你需要一份实际的清单时，你才应该偏爱range()而不是xrange()。例如，当您想要修改range()返回的列表时，或者当您想要分割它时。对于迭代，甚至仅仅是正常的索引，xrange()将工作得很好(而且通常效率更高)。对于非常小的列表，range()比xrange()快一点，但根据您的硬件和其他各种详细信息，盈亏平衡可能是长度1或2的结果，不必担心。最好是xrange()。

另一个区别是xrange()不能支持大于c in t的数字，因此如果您想要使用python内置的大量支持来获得范围，则必须使用range()。

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Python 2.7.3 (default, Jul 13 2012, 22:29:01)
[GCC 4.7.1] on linux2
Type"help","copyright","credits" or"license" for more information.
>>> range(123456787676676767676676,123456787676676767676679)
[123456787676676767676676L, 123456787676676767676677L, 123456787676676767676678L]
>>> xrange(123456787676676767676676,123456787676676767676679)
Traceback (most recent call last):
  File"<stdin>", line 1, in <module>
OverflowError: Python int too large to convert to C long

python 3没有这个问题：

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Python 3.2.3 (default, Jul 14 2012, 01:01:48)
[GCC 4.7.1] on linux2
Type"help","copyright","credits" or"license" for more information.
>>> range(123456787676676767676676,123456787676676767676679)
range(123456787676676767676676, 123456787676676767676679)
型

xrange()更有效，因为它不是生成对象列表，而是一次生成一个对象。而不是100个整数，以及它们的所有开销，以及要放入它们的列表，一次只有一个整数。更快的生成，更好的内存使用，更高效的代码。

除非我特别需要一份清单，否则我总是喜欢xrange()。

型

range()返回列表，xrange()返回xrange对象。

xrange()速度更快，内存效率更高。但收益并不很大。

列表使用的额外内存当然不仅仅是浪费，列表还有更多的功能(切片、重复、插入等等)。在文档中可以找到确切的差异。没有原则，使用需要的东西。

python 3.0仍在开发中，但iirc range()与2.x的x range()非常相似，可以使用list(range())生成列表。

我想说的是，获得具有切片和索引功能的xrange对象并没有那么困难。我已经编写了一些代码，它们工作得非常好，并且在计算(迭代)时和xrange一样快。

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from __future__ import division

def read_xrange(xrange_object):
    # returns the xrange object's start, stop, and step
    start = xrange_object[0]
    if len(xrange_object) > 1:
       step = xrange_object[1] - xrange_object[0]
    else:
        step = 1
    stop = xrange_object[-1] + step
    return start, stop, step

class Xrange(object):
    ''' creates an xrange-like object that supports slicing and indexing.
    ex: a = Xrange(20)
    a.index(10)
    will work

    Also a[:5]
    will return another Xrange object with the specified attributes

    Also allows for the conversion from an existing xrange object
    '''
    def __init__(self, *inputs):
        # allow inputs of xrange objects
        if len(inputs) == 1:
            test, = inputs
            if type(test) == xrange:
                self.xrange = test
                self.start, self.stop, self.step = read_xrange(test)
                return

        # or create one from start, stop, step
        self.start, self.step = 0, None
        if len(inputs) == 1:
            self.stop, = inputs
        elif len(inputs) == 2:
            self.start, self.stop = inputs
        elif len(inputs) == 3:
            self.start, self.stop, self.step = inputs
        else:
            raise ValueError(inputs)

        self.xrange = xrange(self.start, self.stop, self.step)

    def __iter__(self):
        return iter(self.xrange)

    def __getitem__(self, item):
        if type(item) is int:
            if item < 0:
                item += len(self)

            return self.xrange[item]

        if type(item) is slice:
            # get the indexes, and then convert to the number
            start, stop, step = item.start, item.stop, item.step
            start = start if start != None else 0 # convert start = None to start = 0
            if start < 0:
                start += start
            start = self[start]
            if start < 0: raise IndexError(item)
            step = (self.step if self.step != None else 1) * (step if step != None else 1)
            stop = stop if stop is not None else self.xrange[-1]
            if stop < 0:
                stop += stop

            stop = self[stop]
            stop = stop

            if stop > self.stop:
                raise IndexError
            if start < self.start:
                raise IndexError
            return Xrange(start, stop, step)

    def index(self, value):
        error = ValueError('object.index({0}): {0} not in object'.format(value))
        index = (value - self.start)/self.step
        if index % 1 != 0:
            raise error
        index = int(index)


        try:
            self.xrange[index]
        except (IndexError, TypeError):
            raise error
        return index

    def __len__(self):
        return len(self.xrange)

老实说，我认为整个问题有点愚蠢，xrange无论如何都应该这么做…

相关讨论

书中的一个很好的例子：马格努斯利赫特兰的实用Python

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>>> zip(range(5), xrange(100000000))
[(0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4)]

我不建议在前面的示例中使用range而不是xrange，尽管只需要前五个数字，range计算所有的数字，这可能需要很多时间。使用xrange，这不是问题，因为它只计算所需的数字。

是的，我读了@brian的答案：在python 3中，range()无论如何都是一个生成器，xrange()不存在。

型

请选择范围，原因如下：

1)xrange将在更新的python版本中消失。这为您提供了方便的未来兼容性。

2)范围将采用与xrange相关的效率。

相关讨论

虽然在大多数情况下，xrange比range快，但性能差异非常小。下面的小程序比较了对range和xrange的迭代：

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import timeit
# Try various list sizes.
for list_len in [1, 10, 100, 1000, 10000, 100000, 1000000]:
  # Time doing a range and an xrange.
  rtime = timeit.timeit('a=0;
for n in range(%d): a += n'%list_len, number=1000)
  xrtime = timeit.timeit('a=0;
for n in xrange(%d): a += n'%list_len, number=1000)
  # Print the result
  print"Loop list of len %d: range=%.4f, xrange=%.4f"%(list_len, rtime, xrtime)

下面的结果表明，xrange确实更快，但还不足以让人出汗。

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Loop list of len 1: range=0.0003, xrange=0.0003
Loop list of len 10: range=0.0013, xrange=0.0011
Loop list of len 100: range=0.0068, xrange=0.0034
Loop list of len 1000: range=0.0609, xrange=0.0438
Loop list of len 10000: range=0.5527, xrange=0.5266
Loop list of len 100000: range=10.1666, xrange=7.8481
Loop list of len 1000000: range=168.3425, xrange=155.8719

所以一定要使用xrange，但是除非您使用的是受限制的硬件，否则不要太担心它。

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  • range()：range(1, 10)返回1到10个数字的列表，并将整个列表保存在内存中。
  • xrange()：与range()类似，但不返回列表，而是返回一个按需生成范围内数字的对象。对于循环，这比range()稍快，内存效率更高。像迭代器一样的xrange()对象，并根据需要生成数字(延迟计算)。
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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__
Out[3]: xrange([start,] stop[, step]) -> xrange object

range()与python 3中的xrange()所做的相同，python3中不存在术语xrange()。如果多次迭代同一序列，在某些情况下，range()实际上可以更快。xrange()每次都要重建整数对象，但range()会有真正的整数对象。

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好吧，这里的每个人对于xrange和range的权衡和优势有不同的看法。它们基本上是正确的，xrange是一个迭代器，range扩展并创建一个实际的列表。对于大多数情况，您不会真正注意到两者之间的区别。(可以将map与range一起使用，但不能与xrange一起使用，但它会占用更多的内存。)

不过，我想你们会想听到的是，首选的选择是xrange。由于python 3中的range是一个迭代器，代码转换工具2to3将正确地将xrange的所有用法转换为range，并对range的用法抛出错误或警告。如果您希望以后能够轻松地转换代码，那么您只需要使用xrange，并且在确定需要列表时使用list(xrange)。我是在今年(2008年)芝加哥的Pycon冲刺赛上学到这一点的。

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