这是问题解的一种变化应该比问题本身更快。它使用埃拉托色尼的静态筛，没有其他优化。

from typing import List

def list_primes(limit: int) -> List[int]:
    primes = set(range(2, limit + 1))
    for i in range(2, limit + 1):
        if i in primes:
            primes.difference_update(set(list(range(i, limit + 1, i))[1:]))
    return sorted(primes)

>>> list_primes(100)
[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]

对于最快的代码，numpy解决方案是最好的。不过，出于纯粹的学术原因，我发布了我的纯python版本，它比上面发布的食谱版本快不到50%。由于我将整个列表放在内存中，所以需要足够的空间来容纳所有内容，但它的可伸缩性似乎相当好。

def daniel_sieve_2(maxNumber):
    """
    Given a number, returns all numbers less than or equal to
    that number which are prime.
    """
    allNumbers = range(3, maxNumber+1, 2)
    for mIndex, number in enumerate(xrange(3, maxNumber+1, 2)):
        if allNumbers[mIndex] == 0:
            continue
        # now set all multiples to 0
        for index in xrange(mIndex+number, (maxNumber-3)/2+1, number):
            allNumbers[index] = 0
    return [2] + filter(lambda n: n!=0, allNumbers)

结果是:

>>>mine = timeit.Timer("daniel_sieve_2(1000000)",
...                    "from sieves import daniel_sieve_2")
>>>prev = timeit.Timer("get_primes_erat(1000000)",
...                    "from sieves import get_primes_erat")
>>>print "Mine: {0:0.4f} ms".format(min(mine.repeat(3, 1))*1000)
Mine: 428.9446 ms
>>>print "Previous Best {0:0.4f} ms".format(min(prev.repeat(3, 1))*1000)
Previous Best 621.3581 ms

更快、更内存的纯Python代码:

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

或者从半筛子开始

def primes1(n):
    """ Returns  a list of primes < n """
    sieve = [True] * (n//2)
    for i in range(3,int(n**0.5)+1,2):
        if sieve[i//2]:
            sieve[i*i//2::i] = [False] * ((n-i*i-1)//(2*i)+1)
    return [2] + [2*i+1 for i in range(1,n//2) if sieve[i]]

更快，内存更明智的numpy代码:

import numpy
def primesfrom3to(n):
    """ Returns a array of primes, 3 <= p < n """
    sieve = numpy.ones(n//2, dtype=bool)
    for i in range(3,int(n**0.5)+1,2):
        if sieve[i//2]:
            sieve[i*i//2::i] = False
    return 2*numpy.nonzero(sieve)[0][1::]+1

从三分之一筛子开始的一种更快的变化:

import numpy
def primesfrom2to(n):
    """ Input n>=6, Returns a array of primes, 2 <= p < n """
    sieve = numpy.ones(n//3 + (n%6==2), dtype=bool)
    for i in range(1,int(n**0.5)//3+1):
        if sieve[i]:
            k=3*i+1|1
            sieve[       k*k//3     ::2*k] = False
            sieve[k*(k-2*(i&1)+4)//3::2*k] = False
    return numpy.r_[2,3,((3*numpy.nonzero(sieve)[0][1:]+1)|1)]

上面代码的纯python版本(很难编码)将是:

def primes2(n):
    """ Input n>=6, Returns a list of primes, 2 <= p < n """
    n, correction = n-n%6+6, 2-(n%6>1)
    sieve = [True] * (n//3)
    for i in range(1,int(n**0.5)//3+1):
      if sieve[i]:
        k=3*i+1|1
        sieve[      k*k//3      ::2*k] = [False] * ((n//6-k*k//6-1)//k+1)
        sieve[k*(k-2*(i&1)+4)//3::2*k] = [False] * ((n//6-k*(k-2*(i&1)+4)//6-1)//k+1)
    return [2,3] + [3*i+1|1 for i in range(1,n//3-correction) if sieve[i]]

不幸的是，pure-python不采用更简单和更快的numpy方式进行赋值，并且在循环中调用len()，如[False]*len(sieve[((k*k)//3)::2*k])太慢。所以我不得不即兴修正输入(避免更多的数学运算)，并做一些极端的(痛苦的)数学魔术。

我个人认为numpy(它被广泛使用)不是Python标准库的一部分是很遗憾的，而且Python开发人员似乎完全忽略了语法和速度方面的改进。

我可能迟到了，但必须为此添加自己的代码。它使用大约n/2的空间，因为我们不需要存储偶数，我还使用bitarray python模块，进一步大幅减少内存消耗，并允许计算所有高达1,000,000,000的质数

from bitarray import bitarray
def primes_to(n):
    size = n//2
    sieve = bitarray(size)
    sieve.setall(1)
    limit = int(n**0.5)
    for i in range(1,limit):
        if sieve[i]:
            val = 2*i+1
            sieve[(i+i*val)::val] = 0
    return [2] + [2*i+1 for i, v in enumerate(sieve) if v and i > 0]

python -m timeit -n10 -s "import euler" "euler.primes_to(1000000000)"
10 loops, best of 3: 46.5 sec per loop

这是在64bit 2.4GHZ MAC OSX 10.8.3上运行的

我在这里找到了一个纯Python 2素数生成器，在Willy Good的评论中，它比rwh2_primes快。

def primes235(limit):
yield 2; yield 3; yield 5
if limit < 7: return
modPrms = [7,11,13,17,19,23,29,31]
gaps = [4,2,4,2,4,6,2,6,4,2,4,2,4,6,2,6] # 2 loops for overflow
ndxs = [0,0,0,0,1,1,2,2,2,2,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5,5,5,6,6,7,7,7,7,7,7]
lmtbf = (limit + 23) // 30 * 8 - 1 # integral number of wheels rounded up
lmtsqrt = (int(limit ** 0.5) - 7)
lmtsqrt = lmtsqrt // 30 * 8 + ndxs[lmtsqrt % 30] # round down on the wheel
buf = [True] * (lmtbf + 1)
for i in xrange(lmtsqrt + 1):
    if buf[i]:
        ci = i & 7; p = 30 * (i >> 3) + modPrms[ci]
        s = p * p - 7; p8 = p << 3
        for j in range(8):
            c = s // 30 * 8 + ndxs[s % 30]
            buf[c::p8] = [False] * ((lmtbf - c) // p8 + 1)
            s += p * gaps[ci]; ci += 1
for i in xrange(lmtbf - 6 + (ndxs[(limit - 7) % 30])): # adjust for extras
    if buf[i]: yield (30 * (i >> 3) + modPrms[i & 7])

我的结果:

$ time ./prime_rwh2.py 1e8
5761455 primes found < 1e8

real    0m3.201s
user    0m2.609s
sys     0m0.578s
$ time ./prime_wheel.py 1e8
5761455 primes found < 1e8

real    0m2.710s
user    0m2.469s
sys     0m0.219s

.．.在我最近的中档笔记本电脑(i5 8265U 1.6GHz)上运行Ubuntu Win 10。

这是一个mod 30轮筛，跳过倍数2,3和5。对我来说，它在2.5e9左右的时候工作得很好，那时我的笔记本电脑开始用完8G内存，需要大量交换。

我喜欢对30取余，因为它只有8个余数不是2 3 5的倍数。这允许使用移位和“&”进行乘法，除法和mod，并应该允许将一个mod 30轮的结果打包到一个字节中。我把威利的代码变成了一个分段的mod 30轮筛，以消除大N的抖动，并张贴在这里。

还有一个更快的Javascript版本，它是分段的，并使用了一个mod 210轮(没有2,3,5或7的倍数)@GordonBGood与一个深入的解释，这对我很有用。

这是使用存储列表查找质数的一种优雅而简单的解决方案。从4个变量开始，你只需要测试除数的奇数质数，你只需要测试你要测试的质数的一半(测试9,11,13是否能整除17没有意义)。它将先前存储的质数作为除数进行测试。

    # Program to calculate Primes
 primes = [1,3,5,7]
for n in range(9,100000,2):
    for x in range(1,(len(primes)/2)):
        if n % primes[x] == 0:
            break
    else:
        primes.append(n)
print primes