这是因为True和False都是用Python 2.抬起头来全局0和1文字只是常数，通过快速数组引用抬头，而全局的 字典 在全局命名空间查找（通过掉落到内建的命名空间）：
>>> import dis
>>> def foo():
... a = True
... b = 1
...
>>> dis.dis(foo)
2 0 LOAD_GLOBAL 0 (True)
3 STORE_FAST 0 (a)
3 6 LOAD_CONST 1 (1)
9 STORE_FAST 1 (b)
12 LOAD_CONST 0 (None)
15 RETURN_VALUE
True使用LOAD_GLOBAL字节码查找该值，而使用将该1字面值复制到堆栈中LOAD_CONST。
如果您True和False 当地人 你可以很快速重使他们：
def eSieve(n, True=True, False=False):
m = [True]*(n+1)
for i in xrange(2,int((n)**0.5)+1):
if m[i]:
for j in xrange(i*i,n+1,i):
m[j]=False
return [i for i in xrange(2,n) if m[i]]
为参数分配True和False作为默认值会为函数提供与本地名称完全相同的名称。再次使用简化版本：
>>> def bar(True=True, False=False):
... True == False
...
>>> dis.dis(bar)
2 0 LOAD_FAST 0 (True)
3 LOAD_FAST 1 (False)
6 COMPARE_OP 2 (==)
9 POP_TOP
10 LOAD_CONST 0 (None)
13 RETURN_VALUE
注意LOAD_FAST操作码，现在索引与LOAD_CONST字节码一样；cpython函数中的locals就像字节码常量一样存储在数组中。
通过这种更改，使用布尔值会获胜，尽管优势很小；我的时间：
# n integers globals locals
# 10**1 4.31 µs 4.2 µs 4.2 µs
# 10**2 17.1 µs 17.3 µs 16.5 µs
# 10**3 147 µs 158 µs 144 µs
# 10**4 1.5 ms 1.66 ms 1.48 ms
# 10**5 16.4 ms 18.2 ms 15.9 ms
# 10**6 190 ms 215 ms 189 ms
# 10**7 2.21 s 2.47 s 2.18 s
差别并不大，因为Python布尔值只是一个int子类。
请注意，在Python 3中，True并且False已经成为关键字并且不能再分配给它，因此可以将它们像整数文字一样对待。
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