range xrange iterator generator

本文探讨了Python中range与xrange的区别,特别是在内存使用和迭代效率方面。xrange适用于大范围迭代,能有效节省内存,但在Python 3中已被range替代。

range creates a list, so if you do range(1, 10000000) it creates a list in memory with 10000000elements.

xrange is a generator, so it is a sequence object is a that evaluates lazily.


所以 xrange 可以优化内存的使用

For performance, especially when you're iterating over a large range, xrange() is usually better. However, there are still a few cases why you might prefer range():

  • In python 3, range() does what xrange used to do and xrange does not exist. If you want to write code that will run on both Python 2 and Python 3, you can't use xrange.

  • range() can actually be faster in some cases - eg. if iterating over the same sequence multiple times. xrange has to reconstruct the integer object every time, but range will have real integer objects. (It will always perform worse in terms of memory however)

  • xrange isn't usable in all cases where a real list is needed. For instance, it doesn't support slices, or any list methods.

iterator is a more general concept: any object whose class has a next method (__next__ in Python 3) and an __iter__ method that does return self.

Every generator is an iterator, but not vice versa. A generator is built by calling a function that has one or more yield expressions (yield statements, in Python 2.5 and earlier), and is an object that meets the previous paragraph's definition of an iterator.

You may want to use a custom iterator, rather than a generator, when you need a class with somewhat complex state-maintaining behavior, or want to expose other methods besides next (and __iter__and __init__). Most often, a generator (sometimes, for sufficiently simple needs, a generatorexpression) is sufficient, and it's simpler to code because state maintenance (within reasonable limits) is basically "done for you" by the frame getting suspended and resumed.

http://late.am/post/2012/06/18/what-the-heck-is-an-xrange

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
range() 和 xrange() 是两个用于在 Python 的 for 循环中迭代一定次数的函数。在 Python 2 中,可以使用 range() 和 xrange(),而在 Python 3 中只能使用 range()。 range() 返回一个列表(list)对象,而 xrange() 返回一个 xrange 对象。因此,使用 range() 会占用更多的内存,而使用 xrange() 则占用更少的内存。 在 Python 2 中,xrange() 与 range() 的使用方式相同,但返回的是一个 xrange 对象。而在 Python 3 中,range() 的行为类似于 Python 2 中的 xrange()。因此,如果要编写在 Python 2 和 Python 3 上都可以运行的代码,应该使用 range()。 xrange() 在生成很大的数字序列时比 range() 的性能更好,因为它不需要一开始就分配一个大块的内存空间。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【Python 中的 range() 与 xrange()】](https://blog.youkuaiyun.com/m0_66106755/article/details/127794705)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [rangexrange的区别详解](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_30783629/article/details/99066868)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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