Другое

Python 2: range vs xrange – Разница в производительности

Узнайте основные различия между range() и xrange() в Python 2: экономию памяти, производительность и когда использовать каждую функцию для оптимальной работы кода.

Авторы: НейроАгент

Какие основные различия между функциями range и xrange в Python 2.x, особенно в отношении характеристик производительности и использования памяти?

Я слышал, что xrange быстрее, чем range, но не понимаю, почему так происходит. Можете объяснить:

  1. Почему xrange более эффективен, чем range
  2. Какие другие функциональные различия существуют между этими двумя функциями
  3. Когда стоит использовать одну вместо другой

Например, в чем разница в поведении и потреблении ресурсов между этими фрагментами кода?

python
for i in range(0, 20):
    # код здесь

for i in xrange(0, 20):
    # код здесь

Ключевое различие между range и xrange в Python 2.x заключается в управлении памятью и стратегии оценки. range() создаёт полный список чисел в памяти сразу, тогда как xrange() генерирует числа по запросу через ленивую оценку, что делает его значительно более экономичным по памяти при работе с большими диапазонами. Это фундаментальное различие в реализации приводит к тому, что xrange быстрее и использует меньше памяти, особенно при работе с большими последовательностями.

Содержание

Основные различия между range и xrange

Фундаментальное различие между range() и xrange() в Python 2.x состоит в том, как они обрабатывают генерацию последовательности и выделение памяти. Согласно Stack Overflow, range() создаёт список, так что если вы делаете range(1, 10000000) он создаёт список в памяти с 9999999 элементами. В отличие от этого, xrange() является объектом последовательности, который оценивается лениво.

Ключевые технические различия включают:

  • Управление памятью: range() генерирует всю последовательность и хранит её в памяти как список, тогда как xrange() хранит только необходимую информацию о состоянии (начало, конец, шаг) и генерирует значения по запросу.
  • Типы возвращаемых значений: range() возвращает объект списка, тогда как xrange() возвращает объект xrange, который ведёт себя как итератор.
  • Стратегия оценки: range() использует жёсткую оценку (вычисляет все значения сразу), тогда как xrange() использует ленивую оценку (вычисляет значения только при доступе).

Как отмечает Analytics Vidhya, xrange(), доступный только в Python 2.x, возвращает объект, генерирующий числа «на лету», что делает его более экономичным по памяти по сравнению с range().

Почему xrange более эффективен: анализ использования памяти

Преимущество xrange() в его ленивой оценке и постоянном объёме памяти. Как объясняет CodeMagnet, xrange() в Python 2 более экономичен по памяти, чем range(), потому что он вычисляет значения только по мере необходимости.

Сравнение объёма памяти

  • range(): использование памяти растёт линейно с размером диапазона. Для range(1, 10000000) он хранит все 9 999 999 целых чисел одновременно.
  • xrange(): поддерживает одинаковый объём памяти независимо от величины диапазона, как отмечено на net-informations.com. Будь то xrange(10) или xrange(10**7), объём памяти остаётся примерно постоянным.

Эта экономия памяти явно демонстрируется в тестах производительности. Как упомянуто в ответе на Stack Overflow, версия с range использует около 155 МБ ОЗУ, тогда как версия с xrange использует только 1 МБ ОЗУ при обработке больших последовательностей.

Технические детали реализации

С технической точки зрения xrange() работает, сохраняя только параметры последовательности (начало, конец, шаг) и текущее значение. Когда запрашивается значение, оно вычисляется на основе этих параметров без хранения предыдущих значений. Такой подход устраняет необходимость в:

  • Переносе контейнера списка
  • Заголовках отдельных объектов для каждого целого числа
  • Выделении памяти для потенциально миллионов элементов

Корнеллский виртуальный семинар объясняет, что в Python 2 существовала функция range() — которая создаёт список целых чисел — и функция xrange(), которая генерирует ту же последовательность через ленивую оценку.

Характеристики производительности и поведение выполнения

Разница в скорости

Хотя многие считают, что xrange() быстрее из‑за экономии памяти, разница в производительности более нюансирована:

  • Малые диапазоны: Для небольших диапазонов (меньше 1000 элементов) range() может быть немного быстрее, потому что доступ к списку O(1) и избегает вычислительной нагрузки ленивой оценки.
  • Большие диапазоны: Для больших диапазонов xrange() обычно показывает лучшую производительность. Согласно Scaler Topics, функция xrange() имеет значительное преимущество перед range() благодаря более эффективному использованию памяти.
  • Производительность итерации: xrange() часто демонстрирует лучшую производительность во время итерации, потому что не нужно загружать и обрабатывать большой список в памяти.

Различия в модели выполнения

Модели выполнения фундаментально различаются:

range():

python
# Создаёт весь список в памяти сначала
numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]  # Все значения хранятся
for i in numbers:
    # Каждый элемент извлекается из памяти

xrange():

python
# Хранит только определение последовательности
# state = (start=0, stop=10, step=1, current=0)
# Значения вычисляются по запросу:
# i=0: current = start (0)
# i=1: current = current + step (1)
# i=2: current = current + step (2)
# ... и так далее

Как демонстрирует Swizec Teller, xrange() хранит только одно значение за раз в памяти, что делает его идеальным для больших вычислений.

Функциональные различия и совместимость

Сходства API

Обе функции имеют одинаковую сигнатуру и базовое поведение:

  • range(start, stop, step) и xrange(start, stop, step)
  • Оба поддерживают отрицательные значения шага
  • Оба генерируют аналогичные исключения при неверном вводе
  • Оба можно использовать в for‑циклах и списковых включениях

Различия в типах возвращаемых значений

Самое значительное функциональное различие — тип возвращаемого значения:

  • range(): Возвращает объект списка, содержащий все значения
  • xrange(): Возвращает объект xrange, который ведёт себя как итератор

Это различие влияет на то, как можно использовать эти объекты:

python
# range() возвращает список
r1 = range(5)
print(type(r1))  # <type 'list'>
print(r1[2])     # 3 (индексация списка)

# xrange() возвращает объект xrange
r2 = xrange(5)
print(type(r2))  # <type 'xrange'>
print(r2[2])     # 3 (индексация последовательности, но с другой реализацией)

Контекст Python 3

Для современных разработчиков важно отметить, что в Python 3 range() ведёт себя как xrange() из Python 2. Функция xrange() была удалена в Python 3, а range() была переопределена, чтобы использовать ту же ленивую оценку.

Это означает, что код Python 3, например:

python
for i in range(0, 20):
    # код здесь

поведёт себя идентично коду Python 2:

python
for i in xrange(0, 20):
    # код здесь

Когда использовать каждую функцию

Предпочтительно использовать xrange() когда:

  • Работа с большими диапазонами: Любой диапазон, который может потребовать значительного объёма памяти (более 10 000 элементов)
  • Ограниченные ресурсы памяти: Приложения с ограниченным объёмом ОЗУ
  • Долгосрочные процессы: Где экономия памяти критична со временем
  • Критические по производительности циклы: Особенно в приложениях, чувствительных к производительности

Как отмечает DEV Community, «в большинстве случаев лучше использовать xrange вместо range — но из‑за меньшего использования памяти, а не из‑за времени выполнения».

Использовать range() когда:

  • Малые диапазоны: Для диапазонов с менее чем 1000 элементами
  • Необходимость операций со списком: Когда нужно выполнять срезы, многократный доступ по индексу или операции, специфичные для списков
  • Множественные итерации: Когда нужно многократно проходить по одной и той же последовательности
  • Читаемость: Когда явное создание списка улучшает ясность кода

Соображения миграции

Для кодовых баз Python 2:

  • По умолчанию использовать xrange() для большинства итераций
  • Использовать range() только когда явно нужна список
  • Проводить профилирование памяти для пограничных случаев

Практические примеры и потребление ресурсов

Рассмотрим разницу в потреблении ресурсов между двумя подходами:

Пример простого цикла

python
# Используя range()
for i in range(0, 20):
    # код здесь
# Создаёт список [0,1,2,...,19] в памяти
python
# Используя xrange()
for i in xrange(0, 20):
    # код здесь
# Хранит только параметры последовательности (0, 20, 1)

Для этого небольшого диапазона (20 элементов) разница в памяти незначительна, но паттерн важен.

Сравнение больших диапазонов

Рассмотрим обработку большого диапазона:

python
# Подход, требующий много памяти
total = 0
for i in range(10000000):  # Создаёт список с 10 М элементами
    total += i
python
# Эффективный по памяти подход
total = 0
for i in xrange(10000000):  # Хранит только состояние
    total += i

Второй подход будет использовать значительно меньше памяти, как отмечено на Number‑Smithy: xrange(10) имеет такой же объём памяти, как xrange(10**7).

Результаты профилирования памяти

Фактическое использование памяти после тестов:

  • range(10000000): ~155 МБ ОЗУ
  • xrange(10000000): ~1 МБ ОЗУ

Эта экономия памяти в 155× делает xrange() необходимым для обработки больших наборов данных в средах с ограниченной памятью.

Практическое влияние на производительность

В реальных приложениях эта разница становится значительной:

python
# Сценарий: обработка больших индексов набора данных
import sys

# Используя range() - потребление памяти
indices = range(1000000)
print("Потребление памяти для range:", sys.getsizeof(indices))  # Большое число

# Используя xrange() - экономия памяти
indices = xrange(1000000)
print("Потребление памяти для xrange:", sys.getsizeof(indices))  # Малое, постоянное

Разница в памяти напрямую переводится в:

  • Лучшую производительность в средах с ограниченной памятью
  • Возможность обрабатывать большие наборы данных без исчерпания памяти
  • Снижение нагрузки на сборщик мусора
  • Более эффективное использование кэша

Заключение

Ключевые различия между range и xrange в Python 2.x сводятся к трем фундаментальным аспектам:

  1. Эффективность памяти: xrange() поддерживает постоянный объём памяти независимо от размера диапазона, тогда как использование памяти range() растёт линейно с количеством элементов.
  2. Стратегия оценки: xrange() использует ленивую оценку, вычисляя значения только при необходимости, в то время как range() использует жёсткую оценку, генерируя все значения сразу.
  3. Компромиссы производительности: Для небольших диапазонов разница в производительности минимальна, но для больших диапазонов xrange() предлагает значительные преимущества как в использовании памяти, так и в скорости выполнения.

При выборе между этими функциями по умолчанию выбирайте xrange() для большинства итераций и операций, чувствительных к памяти, особенно при диапазонах, превышающих 1 000 элементов. Используйте range() только тогда, когда явно нужна список или при работе с очень небольшими диапазонами, где разница в накладных расходах незначительна.

Для современных разработчиков помните, что range() в Python 3 ведёт себя как xrange() из Python 2, что упрощает миграцию при переходе с Python 2 на Python 3.

Понимание этих различий помогает писать более эффективный Python‑код и принимать обоснованные решения о том, какую функцию использовать в зависимости от конкретного случая и требований к производительности.

Источники

  1. What is the difference between range and xrange functions in Python 2.X? - Stack Overflow
  2. Comparing range() and xrange() in Python: What’s the Difference? - Analytics Vidhya
  3. Xrange Python: xrange vs. range vs. range - DEV Community
  4. range() vs. xrange() in Python: A Comprehensive Comparison - CodeMagnet
  5. What is the difference between range() and xrange() in Python? - Educative
  6. Difference Between range and xrange in Python | xrange vs range - FacePrep
  7. What is the Difference between range() and xrange() in Python? - Scaler Topics
  8. Should you always favor xrange() over range()? - Stack Overflow
  9. Difference between range() and xrange() in Python - net-informations.com
  10. Lazy evaluation in Python - Stack Overflow
  11. Python and lazy evaluation - Swizec Teller
  12. Python for High Performance: Lazy Evaluation - Cornell Virtual Workshop
  13. Lazy evaluation and memoization in Python computations – Number‑Smithy
Авторы
НейроАгент
Автор
Проверено модерацией
НейроОтветы
Модерация
Как функция range() в Python 3 сравнивается с xrange() в Python 2 по использованию памяти?
Каковы последствия производительности при использовании xrange() против range() в условиях ограниченной памяти?
Можете привести реальные примеры, где использование xrange() значительно улучшило производительность приложения?
Как по-разному ведут себя range() и xrange() при использовании отрицательных шагов?
Какие распространенные ошибки при миграции от xrange() в Python 2 к range() в Python 3?
Как ленивое вычисление в xrange() влияет на сборку мусора и управление памятью в приложениях Python?
Python 2: range vs xrange – Разница в производительности