如果你不想重新发明轮子，你可以安装符号数学库symphony(是的，它与Python 3兼容)

pip install sympy

然后使用质数函数

from sympy import sieve
primes = list(sieve.primerange(1, 10**6))

这个算法很快，但它有一个严重的缺陷:

>>> sorted(get_primes(530))
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73,
79, 83, 89, 97, 101, 103, 107, 109, 113, 127, 131, 137, 139, 149, 151, 157, 163,
167, 173, 179, 181, 191, 193, 197, 199, 211, 223, 227, 229, 233, 239, 241, 251,
257, 263, 269, 271, 277, 281, 283, 293, 307, 311, 313, 317, 331, 337, 347, 349,
353, 359, 367, 373, 379, 383, 389, 397, 401, 409, 419, 421, 431, 433, 439, 443,
449, 457, 461, 463, 467, 479, 487, 491, 499, 503, 509, 521, 523, 527, 529]
>>> 17*31
527
>>> 23*23
529

您假设numbers.pop()将返回集合中最小的数字，但这根本不能保证。集合是无序的，pop()删除并返回任意元素，因此不能使用它从剩余数字中选择下一个质数。

我猜最快的方法是在代码中硬编码质数。

因此，为什么不编写一个缓慢的脚本，生成另一个源文件，其中包含所有数字，然后在运行实际程序时导入该源文件呢?

当然，只有当你在编译时知道N的上限时，这才有效，但这是(几乎)所有项目欧拉问题的情况。

PS:我可能错了，虽然解析源的硬连接质数比计算它们要慢，但据我所知，Python是从编译的.pyc文件运行的，所以在这种情况下，读取一个包含所有质数到N的二进制数组应该是非常快的。

这里是最快的函数之一的两个更新版本(纯Python 3.6)，

from itertools import compress

def rwh_primes1v1(n):
    """ Returns  a list of primes < n for n > 2 """
    sieve = bytearray([True]) * (n//2)
    for i in range(3,int(n**0.5)+1,2):
        if sieve[i//2]:
            sieve[i*i//2::i] = bytearray((n-i*i-1)//(2*i)+1)
    return [2,*compress(range(3,n,2), sieve[1:])]

def rwh_primes1v2(n):
    """ Returns a list of primes < n for n > 2 """
    sieve = bytearray([True]) * (n//2+1)
    for i in range(1,int(n**0.5)//2+1):
        if sieve[i]:
            sieve[2*i*(i+1)::2*i+1] = bytearray((n//2-2*i*(i+1))//(2*i+1)+1)
    return [2,*compress(range(3,n,2), sieve[1:])]

如果你不想重新发明轮子，你可以安装符号数学库symphony(是的，它与Python 3兼容)

pip install sympy

然后使用质数函数

from sympy import sieve
primes = list(sieve.primerange(1, 10**6))

我发现的最简单的方法是:

primes = []
for n in range(low, high + 1):
    if all(n % i for i in primes):
        primes.append(n)