Question

我开发了以下Python代码来解决Project Euler problem #187，该代码可以正常运行，但平均每次运行大约11秒。 generatePrimes对奇数运行Sieve of Eratosthenes并返回所有素数（不包括2）

from utilities import generatePrimes
from time import perf_counter_ns

limit = 100000000

start = perf_counter_ns()

primes = generatePrimes(limit // 2)
answer = len(primes) + 1
for p in primes:
    for q in primes:
        if q > p or p * q >= limit:
            break
        answer += 1

end = perf_counter_ns()

print("Answer: {}".format(answer))
print("Calculated in {} seconds".format((end - start) / 1000000000))

在计划对其进行优化之前，我决定将其移至一个函数以使代码更清晰，如下所示。请注意，代码几乎完全相同，并已调整为在函数中。

from utilities import generatePrimes
from time import perf_counter_ns


def solve(limit: int):
    primes = generatePrimes(limit // 2)
    total = len(primes) + 1
    for p in primes:
        for q in primes:
            if q > p or p * q >= limit:
                break
            total += 1
    return total


start = perf_counter_ns()
answer = solve(100000000)
end = perf_counter_ns()

print("Answer: {}".format(answer))
print("Calculated in {} seconds".format((end - start) / 1000000000))

但是，现在平均运行时间为 9 秒。在函数定义之前放置start的初始化对时间没有明显影响。 为什么将此代码放在函数中会导致更好的性能？

为什么在函数中此python代码执行得更快？

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