與Java或C＃中的相同算法相比，為什么在Python中這種主要篩子這么慢？

Question

我正在嘗試為Euler項目解決方案建立一個篩子。 我需要預充至大約100M，最好選擇更高。

我執行的此實現工作正常，但速度很慢：

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

對於大小為100M的篩子，此初始化在我相當高端的計算機上大約需要70秒。 有人知道為什么嗎？ 因為在Java和C＃中，這花了我大約1秒鍾的時間...

因此，本篇文章與其他文章的不同之處在於，我不想知道如何實現該算法，而是想了解為什么它在Python中如此之慢。

一些印刷品給我的信息是大約50％的時間都花在尋找最初的100K素數上。

Answer 1

在各種基准測試中，就其價值而言，取決於問題，Python的速度是Java的兩倍，甚至比Java慢50倍。 這在很大程度上是由於Python被解釋，而Java被編譯（即使不是本機）。 Ruby發布的分數與Python類似。

語言設計還為Java和C＃提供了一些優勢。

除了更有效的Python方法外，還有兩種加快速度的好方法：使用pypy，它實際上類似於Java來對python進行字節編譯，或者以更快的語言（例如C）編寫關鍵部分，然后從Python調用這些例程，假設您精通快速語言，這實際上是一件容易的事。