常にrange（）よりもxrange（）を優先する必要がありますか？

なぜか、なぜそうでないのか？

パフォーマンスについては、特に大きな範囲を反復する場合xrange()は、通常はより優れています。しかし、あなたが好むかもしれないいくつかのケースがまだありますrange()：

• python 3では、以前行われてrange()いたことxrange()を行い、xrange()存在しません。Python 2とPython 3の両方で実行されるコードを記述したい場合は、を使用できませんxrange()。

• range()場合によっては、実際にはより高速になることがあります。同じシーケンスを複数回繰り返す場合。 xrange()整数オブジェクトを毎回再構築range()する必要がありますが、実際の整数オブジェクトがあります。（ただし、メモリに関しては常にパフォーマンスが低下します）

• xrange()実際のリストが必要なすべてのケースで使用できるわけではありません。たとえば、スライスやリストメソッドはサポートされていません。

[編集] range()2to3ツールによってアップグレードされる方法について言及している投稿がいくつかあります。記録のために、ここでのいくつかのサンプル用法上でツールを実行しているの出力だrange()とはxrange()

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)

ご覧のとおり、forループまたは内包で使用した場合、またはすでにlist（）でラップされている場合、範囲は変更されません。

いいえ、どちらにも用途があります。

xrange()メモリを節約するため、反復するときに使用します。いう：

for x in xrange(1, one_zillion):

のではなく：

for x in range(1, one_zillion):

一方、range()実際に数値のリストが必要な場合に使用します。

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

あなたは賛成すべきであるrange()以上xrange()、あなたが実際のリストを必要とする場合のみです。たとえば、から返されたリストを変更したい場合range()、またはスライスしたい場合。反復の場合、または通常のインデックス作成の場合でも、正常xrange()に動作します（通常ははるかに効率的です）。非常に小さいリストrange()よりも少し速い点がありますが、xrange()ハードウェアやその他のさまざまな詳細によっては、損益分岐が長さ1または2の結果になる場合があります。心配する必要はありません。好むxrange()。

もう1つの違いは、xrange（）がCの整数より大きい数値をサポートできないことです。そのため、Pythonに組み込まれている多数のサポートを使用して範囲を設定する場合は、range（）を使用する必要があります。

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にはこの問題はありません。

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)

xrange()オブジェクトのリストを生成する代わりに、一度に1つのオブジェクトを生成するだけなので、より効率的です。100の整数とそのオーバーヘッド、およびそれらを配置するためのリストの代わりに、一度に1つの整数しかありません。より高速な生成、より良いメモリ使用、より効率的なコード。

特に何かのリストが必要でない限り、私は常に支持します xrange()

range（）はリストを返し、xrange（）はxrangeオブジェクトを返します。

xrange（）は少し高速で、メモリ効率も少し向上しています。しかし、利益はそれほど大きくありません。

リストが使用する余分なメモリはもちろん無駄になるだけでなく、リストにはより多くの機能（スライス、繰り返し、挿入など）があります。正確な違いはドキュメントにあります。難しいルールはありません。必要なものを使用してください。

Python 3.0はまだ開発中ですが、IIRC range（）は2.Xのxrange（）と非常によく似ており、list（range（））を使用してリストを生成できます。

スライス機能とインデックス機能を備えたxrangeオブジェクトを取得するのはそれほど難しいことではありません。私はかなりうまく動作するコードを書きましたが、それが数えるとき（反復）はxrangeと同じくらい高速です。

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)

正直なところ、問題全体はばかげていると思うので、xrangeはとにかくこれをすべて実行する必要があります...

本で与えられた良い例：マグヌス・リー・ヘットランド著の実用的なPython

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

前の例では、xrangeの代わりにrangeを使用することはお勧めしません。最初の5つの数値のみが必要ですが、rangeはすべての数値を計算するため、時間がかかる場合があります。xrangeでは、必要な数値のみを計算するため、これは問題にはなりません。

はい、私は@Brianの答えを読みました。Python3では、range（）はとにかくジェネレーターであり、xrange（）は存在しません。

これらの理由のために範囲で行く：

1）xrangeは、新しいバージョンのPythonでは廃止されます。これにより、将来の互換性が容易になります。

2）rangeはxrangeに関連する効率を引き受けます。

さて、ここにいる全員が、xrangeとrangeのトレードオフと利点について異なる意見を持っています。それらはほとんど正しいです、xrangeはイテレータであり、範囲は実際にリストを作成して作成します。ほとんどの場合、2つの違いに気付くことはありません。（xrangeではなくrangeでmapを使用できますが、より多くのメモリを消費します。）

しかし、集会で聞きたいのは、xrangeの方が好ましいということです。Python 3のrangeはイテレーターであるため、コード変換ツール2to3はxrangeのすべての使用を正しくrangeに変換し、rangeの使用に対してエラーまたは警告をスローします。将来的に簡単にコードを確実に変換したい場合は、xrangeのみを使用し、リストが確実に必要な場合はlist（xrange）を使用します。私はこれを、今年（2008年）シカゴのPyConで行われたCPythonスプリント中に学びました。

• range()：range(1, 10)1から10までの数値のリストを返し、リスト全体をメモリに保持します。
• xrange()：と同様range()ですが、リストを返す代わりに、要求に応じて範囲内の数値を生成するオブジェクトを返します。ループの場合、これは、range()メモリよりもわずかに高速で、メモリ効率も高くなります。xrange()イテレータのようなオブジェクトであり、オンデマンドで数値を生成します（遅延評価）。

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()xrange()Python 3で使用するのと同じことを行いますが、Python 3には用語xrange()が存在し ませんrange()。同じシーケンスを複数回繰り返すと、一部のシナリオでは実際に高速になる場合があります。xrange()整数オブジェクトを毎回再構築range()する必要がありますが、実際の整数オブジェクトがあります。

一方でxrangeより速いですrangeほとんどの状況では、パフォーマンスの違いはかなり最小限です。以下の小さなプログラムは、a rangeとanの反復を比較していますxrange：

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;\nfor n in range(%d): a += n'%list_len, number=1000)
  xrtime = timeit.timeit('a=0;\nfor 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)

以下の結果は、それxrangeが確かに高速であることを示していますが、汗をかくには十分ではありません。

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

したがって、必ずを使用してxrangeください。ただし、制約のあるハードウェアを使用しているのでない限り、あまり気にしないでください。