在日常Python开发中，循环是每位程序员的高频操作。但你是否想过：同样是循环，为什么老司机都推荐用range，而不是while？今天，我们就从底层原理到实战场景，彻底讲透两者的差异！摘要：在日常Python开发中，循环是每位程序员的高频操作。但你是否想过：同样是循环，为什么老司机都推荐用
一、循环效率对决：range为何能碾压while？
1. 直观对比：同样的任务，差距有多大？
先来看一组测试代码：
# 测试range循环import time
start = time.time
for i in range(1000000):
pass
print("range耗时:", time.time - start)
# 测试while循环
start = time.time
i = 0
while i < 1000000:
i += 1
print("while耗时:"
运行结果（环境：Python 3.8）：
• range耗时: 0.02秒
• while耗时: 0.12秒
结论：即使空循环，range效率也是while的6倍！若涉及复杂运算，差距更明显。2. 底层揭秘：range为何是“性能怪兽”？
C语言内核加持：range是Python内置函数，由C语言实现。相当于直接调用“预编译的高速引擎”，而while需由Python解释器逐行解析字节码，如同手动挡换挡，自然更慢。
预计算优化：range(1000000)会提前生成内存中的轻量级序列，循环时直接按索引取值；而while需在每次循环中执行i +=1和i 两个操作，涉及变量加载、比较、跳转等多个步骤。
避免动态类型检查：
Python的变量是动态类型，while循环中每次i +=1都要检查数据类型，而range生成的整型序列跳过了这一环节。
二、实战场景：选range还是while？
1、优先用range的4种情况 ✅
遍历已知长度的序列：for i in range(len(data_list)):print(data_list[i])
固定次数的批量处理：如生成10万条测试数据。
性能敏感型代码：如算法竞赛、高频调用的工具函数。
避免手动管理变量：防止忘记i +=1导致死循环。
2. 必须用while的3种场景 ⚠️
动态终止条件：如实时读取日志，直到出现特定关键词。1. range的“内存陷阱”range(10^8)Python3的range是“懒加载”的，仅保存start, stop, step三个值，占用固定内存，可放心使用大范围循环。
2. 慎用range遍历可变序列
# 危险操作！my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in range(len(my_list)):
if my_list[i] % 2 == 0:
my_list.pop(i) # 会导致索引错乱！
正确做法：改用while或倒序循环。
3. 性能不是唯一标准
若循环体本身耗时（如网络请求），range与while的差异可忽略。优化时应优先考虑算法复杂度，而非纠结循环方式。1、用itertools替代大范围循环：from itertools import islice# 处理前100万行数据，避免一次性加载
with open("big_file.txt") as f:
for line in islice(f, 1000000):
process(line)
2、 向量化操作代替循环：使用NumPy/Pandas处理数组运算，比纯Python循环快百倍。
3、并行加速：
concurrent.futures没有最好，只有最合适。range像一辆自动挡跑车，适合已知终点的赛道；while则是手动越野车，能应对复杂路况。理解原理后，才能根据场景灵活选择！你在项目中遇到过哪些循环性能问题？欢迎留言讨论！👇
好书推荐：新版【官方旗舰店】python编程从入门到实践第3版 python编程从入门到实战精通流畅python教程自学全套数据分析深度学习爬虫书籍。
本书是针对所有层次Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的2D游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第2版进行了全面修订，简化了Python安装流程，新增了f字符串、get方法等内容，并且在项目中使用了Plotly库以及新版本的Django和Bootstrap，等等。
来源：小夏论科技