range()
In [21]: print range.__doc__
range(stop) -> list of integers
range(start, stop[, step]) -> list of integers
根据start与stop指定的范围以及step设定的步长，生成一个序列。
比如：
In [5]: range(1,5)
Out[5]: [1, 2, 3, 4]
In [7]: range(1,5,2)
Out[7]: [1, 3]
In [6]: range(5)
Out[6]: [0, 1, 2, 3, 4]
xrange():
In [22]: print xrange.__doc__
xrange(stop) -> xrange object
xrange(start, stop[, step]) -> xrange object
Like range(), but instead of returning a list, returns an object that
generates the numbers in the range on demand. For looping, this is
slightly faster than range() and more memory efficient.
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。
In [8]: xrange(5)
Out[8]: xrange(5)
In [11]: list(xrange(5))
Out[11]: [0, 1, 2, 3, 4]
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。
xrange 和 range 这两个基本上都是在循环的时候用：
for i in range(0, 100):
print i
for i in xrange(0, 100):
print i
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,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
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，除非你是要返回一个列表。
精辟解析：
xrange is an another generator, so:
lst_obj = range(3) = [0,1,2] #array of 3 integers is stored in memory
gen_obj = xrange(3) # this is a generator, you don't have any values, they are computed during for-loop -> next iteration means "give (compute) me last_value ++". It doesn't mean "take from a big array next value". That's why, it's so better for memory:
实例：
In [23]: xrange(int(1e15))
Out[23]: xrange(1000000000000000) //结果没问题
In [24]: range(int(1e15)) //结果出错了
---------------------------------------------------------------------------
MemoryError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-aa4e180afdcd> in <module>()
----> 1 range(int(1e15))
MemoryError:
