Python 2 中 range 生成完整列表占内存，xrange 是惰性对象内存恒定；Python 3 已移除 xrange，range 行为同 Python 2 的 xrange，为惰性不可变序列。
Python 2 中 range 和 xrange 的内存行为差异
在 Python 2 中，range(1000000) 立即生成并存储一百万个整数的 list，占几 MB 内存；而 xrange(1000000) 只创建一个轻量级对象，内存占用恒定（约 40–50 字节），每次循环才计算下一个值。
常见错误是误以为 xrange “预生成了全部数字但没存”，其实它根本不会生成——连第一个数都只在第一次迭代时算出来。这也是为什么你不能对 xrange 对象做 .append() 或直接取 len(xrange_obj) + 1 这类操作。
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range支持索引（range(5)[2]→2）、切片、in判断（3 in range(5)很快） -
xrange仅支持迭代、len()、reversed()和有限索引（xrange(5)[2]合法，但底层是实时计算，不是查表） - 若你在循环中可能提前
break，用xrange能省下本该分配却未使用的内存
Python 3 中已经没有 xrange
Python 3 彻底移除了 xrange，range 函数的行为完全等价于 Python 2 的 xrange：返回一个不可变的 range 对象，本质是惰性序列，不展开、不占大内存。
如果你在 Python 3 里写 xrange(10)，会直接报错：NameError: name 'xrange' is not defined。这不是拼写问题，是语言层面删除。
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- Python 3 的
range(10**8)占用内存 ≈ 48 字节，和range(10)几乎一样 - 它仍支持索引（
range(10)[5]）、len()、count()、index()，但这些操作都是数学计算，不是遍历 - 不支持
.append()、.extend()等列表方法，也不可变
跨版本兼容写法（Python 2/3 共存项目）
如果代码必须同时跑在 Python 2 和 Python 3 上（比如遗留系统维护），不能硬写 range 或 xrange，得做适配。
最稳妥的方式是用 from builtins import range（需安装 future 或 builtins 包），或手动判断：
try:
xrange
except NameError:
xrange = range
这样后续所有循环都统一用 xrange，在 Python 2 下走原生 xrange，在 Python 3 下走重命名后的 range。
- 避免用
sys.version_info做分支判断，容易漏掉边界情况（如 PyPy、Jython） - 不要在循环外反复调用
list(range(...))—— 这会抵消所有惰性优势，且 Python 3 下list(range(N))比 Python 2 的range(N)更慢 - 如果真需要列表（比如要多次随机访问+修改），明确写
list(range(...))，别依赖隐式转换
range 对象不是生成器，但行为接近
range（Python 3）和 xrange（Python 2）都不是 Python 意义上的生成器（不基于 yield，不能用 next() 直接驱动），而是实现了 __iter__ 和 __getitem__ 的自定义类型。
这意味着：它可被 for 遍历，可被 enumerate、zip 组合，但不能被 itertools.chain 直接“展平”（除非先转成迭代器）；它也比真正生成器多一些数学能力（如 range(0,10,2).count(4) 返回 1）。
- 想把它变成标准迭代器？用
iter(range(...))，但通常没必要 -
range支持负步长（range(5, 0, -1)），也支持超大整数（只要不溢出long），但起始/终止值不能是浮点数 - 最容易被忽略的一点：
range对象之间可以比较（range(5) == range(0,5)→True），但和list比较永远为False，哪怕内容相同
