我正在尝试为Euler项目解决方案建立一个筛子。
我需要预充至大约100M，最好选择更高。
我有这个实现的工作正常，但非常慢：
class Primes:
__size = None
__sieve = []
__primes = []
def __init__(self, size):
self.__size = size
self.__sieve = [True] * size
for x in range(2, size):
if self.__sieve[x]:
self.foundPrime(x);
def foundPrime(self, x):
self.__primes.append(x)
for duplicate in range(2 * x, self.__size, x):
self.__sieve[duplicate] = False
对于大小为100M的筛子，此初始化在我相当高端的计算机上大约需要70秒。有人知道为什么吗？因为在Java和C＃中，这花了我大约1秒钟的时间...
因此，此文章与其他文章的不同之处在于，我不想知道如何实现该算法，而是想了解为什么它在Python中这么慢。
一些印刷品给我的信息是，大约有50％的时间都花在寻找最初的100K素数上。
参考方案
在各种基准测试中，就其价值而言，取决于问题，Python的速度是Java的一半，甚至比Java慢50倍。这在很大程度上是由于Python被解释，而Java被编译（即使不是本机）。 Ruby的评分与Python相似。
语言设计还为Java和C＃提供了一些优势。
除了更有效的Python方法外，还有两种加快处理速度的好方法：使用pypy，它实际上类似于Java来对python进行字节编译，或者以更快的语言（例如C）编写关键部分，然后从Python调用这些例程，假设您精通快速语言，这实际上是一件容易的事。
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