如何使用Python编程高效地检测一个大数是否为质数？请提供代码示例。

在编程中，对大数进行质数检测是一个常见的任务，特别是在密码学和算法设计中。为了帮助你更好地掌握这一技巧，推荐查看这份资料：《python求质数的3种方法》。这份资源将为你提供实用的示例和解决方案，直接关联到你当前的问题。

参考资源链接：[python求质数的3种方法](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac4dcce7214c316eb5bd?spm=1055.2569.3001.10343)

对于大数的质数检测，一个常用的方法是使用Miller-Rabin素性测试，这是一个概率性的算法，通过多次迭代可以非常可靠地判断一个数是否为质数。另一个方法是使用试除法，但这种方法对于大数效率较低，不推荐用于检测较大的数字。以下是Miller-Rabin素性测试的Python实现示例代码：

def miller_rabin(n, k=5):  # n是要测试的数，k是测试次数
    if n == 2 or n == 3:
        return True
    if n <= 1 or n % 2 == 0:
        return False

    # 写 n-1 为 2^r * d
    r, d = 0, n - 1
    while d % 2 == 0:
        r += 1
        d //= 2

    # 使用随机数进行k次测试
    from random import randrange
    for _ in range(k):
        a = randrange(2, n - 1)
        x = pow(a, d, n)
        if x == 1 or x == n - 1:
            continue
        for _ in range(r - 1):
            x = pow(x, 2, n)
            if x == n - 1:
                break
        else:
            return False
    return True

# 示例使用
print(miller_rabin(97))  # 输出 True，表示97是质数

在这个示例中，我们使用了Miller-Rabin算法来检测97是否为质数。通过调整参数`k`可以控制测试的可靠性，一般来说，k的值越大，判断为非质数的概率越低。掌握了这种高效的方法后，你将能够更有效地进行质数检测，特别是在处理大数时。如果希望深入学习更多关于质数检测、算法优化以及数学原理的内容，建议查看这份资料：《python求质数的3种方法》。这份资源不仅涵盖了当前问题的解决方案，还提供了更全面的知识和技巧，帮助你在算法和编程方面不断进步。

参考资源链接：[python求质数的3种方法](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac4dcce7214c316eb5bd?spm=1055.2569.3001.10343)