以下是我对这个问题的看法：
from math import sqrt; from itertools import count, islice
def isPrime(n):
return n > 1 and all(n%i for i in islice(count(2), int(sqrt(n)-1)))这是一个非常简单和简洁的算法，因此它并不意味着任何接近最快或最优化的素性检查算法。它的时间复杂度为O(sqrt(n))。继续here学习更多关于正确完成的素性测试及其历史的知识。
解释
我会告诉你一些关于几乎深奥的一行代码的内幕，这些代码将检查素数：首先，使用range()确实是个坏主意，因为它将创建一个数字列表，这将使用大量内存。使用xrange()更好，因为它创建了一个生成器，它只需要记住您提供的初始参数，并动态生成每个数字。如果你在使用
Python 3或更高版本range()已默认转换为生成器。顺便说一句，这根本不是最好的解决方案：尝试为某些n调用xrange(n)，这样n > 231-1(这是Clong的最大值)会提高OverflowError。因此，创建范围生成器的最佳方法是使用itertools：
xrange(2147483647+1) # OverflowError
from itertools import count, islice
count(1) # Count from 1 to infinity with step=+1
islice(count(1), 2147483648) # Count from 1 to 2^31 with step=+1
islice(count(1, 3), 2147483648) # Count from 1 to 3*2^31 with step=+3如果要检查n是否是质数，实际上不需要一直到n为止。您可以显著地减少测试，并且只检查从2到√(n)(平方根n)。下面是一个例子：
让我们找出n = 100的所有除数，并将它们列在表中：
2 x 50 = 100
4 x 25 = 100
5 x 20 = 100
10 x 10 = 100
20 x 5 = 100
25 x 4 = 100
50 x 2 = 100你很容易就会注意到，在n的平方根之后，我们找到的所有除数实际上都已经找到了。例如，在执行100/5操作时已找到20。一个数的平方根是我们发现的除数开始重复的确切中点。因此，要检查一个数是否是素数，只需要检查2到sqrt(n)。
那为什么是sqrt(n)-1，而不仅仅是sqrt(n)？这是因为提供给itertools.islice对象的第二个参数是要执行的迭代次数。islice(count(a), b)在迭代后停止。这就是为什么：
for number in islice(count(10), 2):
print number,
# Will print: 10 11
for number in islice(count(1, 3), 10):
print number,
# Will print: 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28
函数all(...)与以下相同：def all(iterable):
for element in iterable:
if not element:
return False
return True它逐字地检查iterable中的所有数字，当一个数字的计算结果为False时返回False(这意味着仅当数字为零时)。那我们为什么要用它呢？首先，我们不需要使用额外的索引变量(就像我们使用循环一样)，除此之外：为了简洁起见，实际上并不需要它，但是只使用一行代码而不是多行嵌套代码看起来就不那么庞大了。
扩展版本
我包括一个isPrime()函数的“解包”版本，以便更容易理解和阅读：
from math import sqrt
from itertools import count, islice
def isPrime(n):
if n < 2:
return False
for number in islice(count(2), int(sqrt(n) - 1)):
if n % number == 0:
return False
return True
