首先不敢苟同楼主对 Python 性能的评价，按楼主的标准，汇编才是最好的语言。

其次看到楼上不少人以换语言和 IDE跑同一个O(n²)算法而得到的运算时间优化来满足优越感，表示无法理解其中乐趣。

对于质数筛选，已经有很多前人做了很多算法效率上的优化，这里话不多说，给出链接 Sieve of Eratosthenes , Sieve of Atkin，talk is cheap.

这里用XXXXXX作为统一平台，消去了IDE环境和硬件配置的影响，来比较楼主的O(n²)方法和一种以空间换时间的方法的运行效率：

1.简单算法：

int whichPrime(int num){
    if(num<4)return num-1; int numprime="2;" for(int i="4;i<=num;i++){" flag="1;" j="2;j*j<=i;j++){" if((i%j)="=0){" break; } numprime+="flag;" return numprime; < code></4)return>

测试结果 0.014957 S：

2.优化算法：

int whichPrime(int num){
    if(num<4)return num-1; vector<int> list (num-1,1);
    for(int i=2;i*i<=num;i++){ if(list[i-2]){ for(int j="i*i;j<=num;j+=i){" list[j-2]="0;" } int numprime="0;" i="0;i<list.size();i++)" numprime+="list[i];" return numprime; < code></=num;i++){></4)return>

测试结果 0.001196 S：
快了十倍以上，当然这里并不是说用空间换时间的思路在任何情况下都可取，而且这个算法也远非最优解。只是提醒初学 coding 的 kcer，工具和语言在一定程度上都是浮云，“没有低级的法术，只有低级的法师”——《塔希里亚故事集》。