Python 3 的 range() 是不可变序列类型，支持索引、切片、len() 和 in 操作且均为 O(1)，内部用数学公式计算值而不缓存整个序列；它非生成器也非迭代器，可哈希，能作字典键或集合成员。
Python 3 中没有 xrange()，不是删了，而是把它“升职”成了 range() —— 原来的 range()（生成列表）被移除了，xrange() 的行为被直接继承并成为新标准。
Python 2 中 range() 和 xrange() 的内存表现差异
在 Python 2 里，range(10**7) 会立刻分配约 80MB 内存（每个 int 在 64 位系统占 24–28 字节，加上 list 开销），而 xrange(10**7) 只占不到 1KB：它只是一个轻量对象，只存 start、stop、step 和当前迭代状态。
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range()返回list，适合需要随机索引、切片或多次遍历的场景（比如my_list = range(100); print(my_list[50])） -
xrange()返回迭代器，只支持单次正向遍历，不能索引、不能切片（xrange(10)[5]报TypeError） - for 循环中二者性能几乎无差别，但大范围时
range()的内存压力是真实瓶颈
Python 3 中 range() 是什么类型？
Python 3 的 range() 不是生成器，也不是迭代器，而是一个不可变的序列类型（class 'range'），支持 len()、in、索引（range(10)[5]）、切片（range(10)[2:6]），且所有操作都是 O(1) 时间复杂度 —— 它内部用数学公式直接计算值，不缓存整个序列。
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type(range(10))→<class 'range'>（不是list，也不是generator） -
range(10**9)[999999999]瞬间返回，不触发遍历 - 但
list(range(10**9))会 OOM，和 Python 2 的range()一样危险
迁移 Python 2 代码时最常见的错误
把 xrange() 直接替换成 range() 通常能跑通，但有几处隐性陷阱：
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- 依赖返回值是“可迭代但不可索引”的旧逻辑会崩：比如
if hasattr(xrange(5), '__getitem__')在 Python 2 返回False，Python 3 中range(5)返回True - 用
isinstance(x, types.GeneratorType)判断xrange()类型会失效，因为range不是生成器 - 某些 C 扩展或老库硬编码检查
type(x) is xrange，需改用isinstance(x, range)（注意 Python 2 中range是 list，所以得兼容判断） -
range()在 Python 3 中支持负步长和负索引，但行为更严格：例如range(5, 0, -1)[10]抛IndexError，而 Python 2 的xrange同样报错，这点一致
为什么不用自己实现 xrange()？
有人在 Python 3 里写 def xrange(n): return range(n)，纯属冗余；更糟的是写成生成器版本（def xrange(n): for i in range(n): yield i）—— 这反而丢掉了原生 range 的所有优势：无法索引、切片变慢、len() 需遍历、in 检查退化为 O(n)。
真正容易被忽略的是：range 对象本身可哈希（{range(5)} 合法），能当字典键或集合成员；而任何生成器或自定义迭代器都不能。这个特性在缓存、去重、配置映射等场景中静默生效，但很少被文档强调。
