TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #124 · 27 јул.

Словарь это очень распространённый тип данных в Python. Он присутствует буквально в каждом скрипте. Именованные аргументы (kwargs), атрибуты объекта (ˍˍdictˍˍ), любые неймспейсы и тд. Одна из основных особенностей словаря была в том, что это неупорядоченное множество. То есть порядок добавления ключей не гарантирует что они сохранятся в той же последовательности. Но всё изменилось в Python3.6. Как это произошло? Словарь, как часто используемый тип данных, стараются максимально оптимизировать. Про одну из таких оптимизация нам рассказывает PEP468 - Preserving the order of **kwargs in a function. Хм, причем здесь оптимизация? Всё начинается с отдельной имплементации Python под названием PyPy. В этой версии интерпретатора сделали довольно хорошую оптимизацию словарю. Показательно разница описана на этой странице Если вкратце, то дело вот в чём. Словарь на стороне С это массив. Каждый элемент это тоже массив из 3х элементов (хеш ключа, ключ и значение). Раньше, чтобы всякий раз при обновлении словаря не изменять размер массива в С (это затратно по времени), изначально он делался с запасом. Как только массив заполняется, его еще увеличивают с запасом, обычно на 1/3. При этом элементы, еще не занятые данными, заполнялись пустышками (полный пример на странице по ссылке выше) entries = [ ['--', '--', '--'], [-8522787127447073495, 'barry', 'green'], ['--', '--', '--'], ['--', '--', '--'], ['--', '--', '--'], [-9092791511155847987, 'timmy', 'red'], ['--', '--', '--'], [-6480567542315338377, 'guido', 'blue'] ] Перерасход памяти очевиден. И что было предложено? Переделать структуру данных словаря разделив его на данные и индексы. indices = [None, 1, None, None, None, 0, None, 2] entries = [[-9092791511155847987, 'timmy', 'red'], [-8522787127447073495, 'barry', 'green'], [-6480567542315338377, 'guido', 'blue']] Именно этот принцип повторили в Python 3.6. Что мы получаем в итоге? 🔸 Увеличилась скорость поиска и добавления ключей. 🔸 Сократился расход памяти в 3 раза Python 2.x-3.5 >>> d = {x: x*2 for x in range(100)} >>> d.ˍˍsizeofˍˍ() 12536 Python 3.6 >>> d = {x: x*2 for x in range(100)} >>> d.ˍˍsizeofˍˍ() 4680 Ведь теперь вместо элемента ['--', '--', '--'] у нас просто None, который, кстати, является одним и тем же объектом где бы он не использовался. 🔸 Как бонус (или как побочный эффект), мы получаем упорядоченность ключей. То есть одним выстрелом завалили трёх мамонтов! #pep

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #layoff

当前筛选 #layoff清除筛选
罗咔咔

@luokakaroca · Post #42 · 08.02.2023 г., 09:20

🤖 #商业#AIGC#layoff 互联网的增量已经达到峰值,科技公司的裁员只是一个开始,围绕用户增长的岗位机会不断减少,比如产品研发,战略,中台等。能够给公司带来效率,商业化的岗位会增加。 未来的一个大方向会在AIGC,虽然目前处于初始阶段,以后在文字,图片,视频,甚至创意方面都会逐渐创造更大的价值。不一定能代替人,但能提供多角度参考内容,提高生产力。以目前大火的chatgpt为例,内容营销,产品描述,搜索引擎优化,职位列表关键词,面试问题等都是流行用途。 风险多多,机会多多。 文章参考链接