1.range()函数:
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()函数不支持0参数 ... >>> range() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: range expected at least 1 arguments, got 0 >>> #一个参数的range() ... >>> range(10) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> #两个参数的range() ... >>> range(1,20) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19] >>> #带步长的range()函数 ... >>> range(1,20,2) [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19] >>>
2.xrange()函数:
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。
>>> #由以上的演示可以知道,range()函数生成的是一个数组“[]”但是用xrange()生成的是一个生成器 ... >>> xrange(10) xrange(10) >>> list(xrange(10)) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> xrange(1,10) xrange(1, 10) >>> list(xrange(1,10)) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> xrange(1,20,2) xrange(1, 21, 2) >>> list(xrange(1,21,2)) [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19] >>> #xrange()同样不支持0参数调用 ... >>> xrange() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: xrange() requires 1-3 int arguments >>>
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,可以说是延迟执行的。
>>> for x in range(1,10): ... print x ... 1 2 3 4 5 6 7 8 9 >>> for y in xrange(1,10): ... print y ... 1 2 3 4 5 6 7 8 9 >>>
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:
>>> b = range(0,100) >>> print type(b) <type ‘list‘> >>> print b [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] >>> print b[0],b[10] 0 10 >>>
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:
>>> c = xrange(1,100) >>> print type(c) <type ‘xrange‘> >>> print c xrange(1, 100) >>> print c[1],c[2] 2 3 >>>
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。
参考链接:http://ciniao.me/article.php?id=17
时间: 2024-11-07 12:25:38