xrange_xrange()_linux xrange - 腾讯云开发者社区

将xrange改为range 将xrange改为range 将xrange改为range 将xrange改为range 将xrange改为range 将xrange改为range 将xrange改为range...将xrange改为range 将xrange改为range 将xrange改为range

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Python xrange与range的

>>> xrange(5) xrange(5) >>> list(xrange(5)) [0, 1, 2, 3, 4] >>> xrange(1,5) xrange(1, 5) >>> list(xrange...(1,5)) [1, 2, 3, 4] >>> xrange(0,6,2) xrange(0, 6, 2) >>> list(xrange(0,6,2)) [0, 2, 4] 由上面的示例可以知道：要生成很大的数字序列的时候...>>> xrange(5) xrange(5) >>> list(xrange(5)) [0, 1, 2, 3, 4] >>> xrange(1,5) xrange(1, 5) >>> list(xrange...(1,5)) [1, 2, 3, 4] >>> xrange(0,6,2) xrange(0, 6, 2) >>> list(xrange(0,6,2)) [0, 2, 4] 由上面的示例可以知道：要生成很大的数字序列的时候... 'xrange'> xrange(100) 0 1 所以xrange做循环的性能比range好，尤其是返回很大的时候。

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python: range & xrange 探究

Syntax range ( [start,] stop [, step] ) xrange ( [start,] stop [, step] ) Summary xrange 和...xrange 用法与 range 完全相同，所不同的是生成的不是一个list对象，而是一个生成器。...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。所以尽量用 xrange 。...然而感觉 python3 中的 range 设计成了 python2 中的 xrange 。...(10) >>> type(b) >>> b xrange(10) >>> b[5] 5

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Python xrange 与 rang

range可以返回一个可以用于所有目的的普通列表对象，而xrange将返回一个特殊目的的对象，尤其适用于迭代操作，但是xrange并不返回一个迭代器，如果需要这样一个迭代器，可以调用iter(xrange...>>> print range(5) [0, 1, 2, 3, 4] >>> print xrange(5) xrange(5) >>> 其中，range将返回一个普通列表，但是xrange将返回一个特殊目的对象...xrange示例: >>> xrange(5) xrange(5) >>> list(xrange(5)) [0, 1, 2, 3, 4] >>> xrange(1,5) xrange(1, 5) >...>> list(xrange(1,5)) [1, 2, 3, 4] >>> xrange(0,6,2) xrange(0, 6, 2) >>> list(xrange(0,6,2)) [0, 2, 4]...： xrange(100) 0 1 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。

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python xrange比range性

range示例: >>> range(5) [0, 1, 2, 3, 4] >>> range(1,5) [1, 2, 3, 4] >>> range(0,6,2) [0, 2, 4] xrange...xrange示例: >>> xrange(5) xrange(5) >>> list(xrange(5)) [0, 1, 2, 3, 4] >>> xrange(1,5) xrange(1, 5)...>>> list(xrange(1,5)) [1, 2, 3, 4] >>> xrange(0,6,2) xrange(0, 6, 2) >>> list(xrange(0,6,2)) [0, 2, 4...] 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： for i in ...： xrange(100) 0 1 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。

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range与xrange用法对比

我们从xragne的官方帮助文档可以看出： xrange和range的参数和用法是相同的。只是xrange()返回的不再是一个数列，而是一个xrange对象。...由于xrange对象是按需生成单个的元素，而不像range那样，首先创建整个list。所以，在相同的范围内，xrange占用的内存空间将更小，xrange也会更快。...2、xrange()返回的是一个xrange object，且这个对象是个iterable。 3、两者都可用于for循环。...4、xrange()占用更少的内存空间，因为循环时xrange()只生成当前的元素，不像range()一开始就成生成完整的list。...但是在Python 3里，range()这种实现被移除了；保留了xrange()的实现，且将xrange()重新命名成range()。

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【Python 中的 range() 与 xrange()】

在 Python 3 中，没有 xrange，但 range 函数的行为类似于 Python 2 中的 xrange。...xrange() 返回 – xrange() 对象。...其基本原因是 range() 的返回类型是 list 而 xrange() 是 xrange() 对象。...另一方面，由于 xrange() 返回 xrange 对象，与 list 关联的操作不能应用于它们，因此是不利的。...此类操作不能在 xrange() 上执行。在 python 3 中，不支持 xrange()。在 python 2 中，xrange() 用于迭代 for 循环。

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xrange和range的使用区别

] >>> range(2,10) [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> range(2,10,2) [2, 4, 6, 8] >>> type(_) xrange...eg： >>> xrange(10) xrange(10) >>> xrange(2,10) xrange(2, 10) >>> xrange(2,10,2) xrange(2, 10, 2) >>>...type(_) >>> list(xrange(2, 10, 2)) [2, 4, 6, 8] 但是要生成很大的数字序列的时候，用xrange会比range性能优很多，...(0,50) >>> xr xrange(50) >>> type(xr) >>> print xr[0],xr[49] 0 49 >>> list(xr) == r True...再循环中尽量使用 xrange 这样性能可以得到提高，除非你要返回一个列表 >>> for i in range(0,50): print i, 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

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range和xrange的区别详解

([start], stop[, step]) xrange与range类似，只是返回的是一个"xrange object"对象，而非数组list。...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。...例如：>>> lst = xrange(1,10)>>> lstxrange(1, 10)>>> type(lst)>>> list(lst)[1, 2, 3, 4, 5,...6, 7, 8, 9]区别如下： 1.range和xrange都是在循环中使用，输出结果一样。...2.range返回的是一个list对象，而xrange返回的是一个生成器对象(xrange object)。

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Python的range和xrange的区别

for i in range(1, 5):print(i)# i 返回1，2，3，4for i in xrange(1, 5):#返回同上Python 2.x中：xrange用法与range完全相同，所不同的是...而xrange生成的是一个生成器。...要生成很大的数字序列的时候，用xrange会比range性能优很多，因为不需要一开始就开辟一块很大的内存空间Python 3.x中：取消了xrange, Python3中返回的是一个range对象（class

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【Python面试】说说Python中xrange和range的区别？

range()返回的是一个list对象，而xrange返回的是一个生成器对象(xrange object)。...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，内存空间使用极少。因而性能非常好，所以尽量用xrange吧。在python3 中没有xrange，只有range。...() xrange与range类似，只是返回的是一个"xrange object"生成器对象，而非数组list。...xrange示例: >>> xrange(6) xrange(6) # 注意：这里输出的和range就不同喽 >>> list(xrange(6)) [0, 1, 2, 3, 4, 5] >>> xrange...(1, 6) xrange(1, 6) >>> list(xrange(1, 6)) [1, 2, 3, 4, 5] >>> xrange(0,6,2) xrange(0, 6, 2) >>> list

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·python·用生成器和迭代器实现自己的xrange

num -= 1 >>> l = list(simple_xrange(8)) >>>print l [8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] 在上例中我们实现了一个简单的xrange，...但还是看不出这个simple_xrange是怎么执行的，现在我们来看看下面的实验： >>> it = simple_xrange (8) >>> it.next() 8 >>> it.next(...的执行过程： 1、当执行it = simple_xrange(8)时，simple_xrange返回一个生成器，即it成为一个生成器。 ...把上面的1234条目跟上文python manual的说法对照一下，是相互呼应的，这样我们就理解了xrange的实现机理，从而可以利用yield语句写出自己的xrange了。 ...搞了这么久，实现自己的xrange有必要吗？当然是有的，xrange只是产生了一个系列，如果要对这个系列有什么扩展的话，写出来的代码就比较难看了。

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python生成器迭代器区别，range与xrange区别，yield

a=(x for x in range(10)，括号表示)和带yield的generator function 生成器不但可以用for，还可以用next range直接生成一个可迭代的list，xrange

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Python 学习入门（32）—— xrangerange

然而，xrange返回一个"xrange 对象"，该对象非常类似于迭代器。如果你曾经研究过迭代器，则两者的区别就很明显。...下面是个例子： range(1000000) xrange(1000000) range(1000000)会返回一个100万的整数元素的序列，而xrange(1000000)在本质上会返回一个迭代序列。...显然xrange支持迭代，而range不支持。这种收益是很小的，因为"当需要元素的时候，xrange仍然要创建它们"。但是无论需要的序列多大，每次遍历时xrange消耗相同量的内存。...另一个优势也是明显的：当你的代码在遍历已经产生的序列时调用break的话， xrange显然比range要好，因为xrange会消耗更少的内存。这两个基本上都是在循环的时候用。...尽量用xrange吧，除非你是要返回一个列表。

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python 之内置函数大全

xrange in module __builtin__: class xrange(object) | xrange(stop) -> xrange object | xrange(start,...只是xrange()返回的不再是一个数列，而是一个 xrange对象。这个对象可以按需生成参数指定范围内的数字（即元素）。...由于xrange对象是按需生成单个的元素，而不像range那样，首先创建整个list。所以，在相同的范围内，xrange占用的内存空间将更小，xrange 也会更快。...2、xrange()返回的是一个xrange object，且这个对象是个iterable。 3、两者都用与for循环。...4、xrange()占用更少的内存空间，因为循环时xrange()只生成当前的元素，不像range()一开始就成生成完整的list。

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局部敏感哈希(原始LSH)python实

for i in xrange(m): temp0 =[] for j in xrange(featureDims): tem1...__m_hashFun_level1Subset.append(temp0) for i in xrange(self.__m_k): self....__m_M-1)) def __GetHashFun_level1(self): #生成一级哈希函数 for i in xrange(self....__m_M): for j in xrange(self.__m_k): val = random.randint(0,self....[i] for j in xrange(self.

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python中的for循环对象和循环退出

调用时会从内存中去读取并释放 xrange输出的数值则是一个引用的对象，它不是把遍历结果输出并保存到内存，而是在需要使用该数值时才会去遍历这个范围段的数值，和range不同的是，xrange不会输出信息...xrange是一个object，只有在读取xrange的数据时才会执行它里面的值 xrange的帮助信息 In [7]: help(xrange) Help on class xrange in module...__builtin__: class xrange(object) | xrange(stop) -> xrange object | xrange(start, stop[, step]) ->.../usr/bin/python for f in xrange(1,10): for j in xrange(1,f+1): print "%sx%s=%s" % (j, f,.../usr/bin/python import time import sys for i in xrange(10): if i == 3: continue elif

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leetcode: 44. Wildcard Matching

+ n) class Solution2: def isMatch(self, s, p): k = 2 result = [[False for j in xrange...(len(p) + 1)] for i in xrange(k)] result[0][0] = True for i in xrange(1, len(p) + 1)...: if p[i-1] == '*': result[0][i] = result[0][i-1] for i in xrange...) # Space: O(m * n) class Solution3: def isMatch(self, s, p): result = [[False for j in xrange...(len(p) + 1)] for i in xrange(len(s) + 1)] result[0][0] = True for i in xrange(1, len

4532 0

Python 2.7.x 和 3.x 版

这种行为与生成器非常相似（如”惰性求值“），但这里的xrange-iterable无尽的，意味着可能在这个xrange上无限迭代。...由于xrange的“惰性求知“特性，如果只需迭代一次（如for循环中），range()通常比xrange()快一些。...在Python 3中，range()的实现方式与xrange()函数相同，所以就不存在专用的xrange()（在Python 3中使用xrange()会触发NameError）。...print 'Python', python_version() assert(val_in_xrange(x, x/2.0) == True) assert(val_in_xrange(x, ...__contains__ AttributeError: type object 'xrange' has no attribute '__contains__' 关于Python 2中xrange()

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NameError: name xrange is not defined

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