TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.

Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять: from timeit import timeit def t1(): # складываем 10 строк через + из переменной t = 'text' for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t2(): # склеиваем список строк через метод join arr = ['text'] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t3(): # складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты for _ in range(1000): s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз >>> timeit(t1, number=10000) 0.21951690399964718 >>> timeit(t2, number=10000) 1.4978306379998685 >>> timeit(t3, number=10000) 0.2213820789993406 Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁 Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк. Давайте изменим условия: def t4(): t = 'text'*100 for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t5(): arr = ['text'*100] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t6(): for _ in range(1000): s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз >>> timeit(t4, number=10000) 12.795130728000004 >>> timeit(t5, number=10000) 2.642637542999182 >>> timeit(t6, number=10000) 0.2184546610005782 Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее! Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё. В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический. В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно. Полный листинг 🌍 #tricks

Резултати

Пронајдени 8 слични објави

Пребарај: #之

当前筛选 #之清除筛选
搜书神器 读书动态

@BookLogSFW · Post #90861 · 17.05.2026 г., 01:47

书名:娱乐之魅力男神系统 原名:娱乐之美女如云 1 作者:🔎未知 文件:简体中文 · TXT · 108MB · 统计:414热度 | 198下载 | 5点赞 | 0收藏 评级:0分 (0人) 💬 质量:0分 (0人) 索引:#娱乐#魅力#系统#原名#女如#如云#未知#之#男#神 上传:👤86冷风 #预览#收藏书籍 📜我喜欢的书籍[3本]

搜书神器 读书动态

@BookLogSFW · Post #91285 · 19.05.2026 г., 07:43

书名:单推阿蕾奇诺的哈士奇#不接约稿从西风骑士团开始的后宫调教之旅 文件:简体中文 · EPUB · 137MB · 统计:389热度 | 143下载 | 2点赞 | 0收藏 评级:0分 (0人) 💬 质量:0分 (0人) 索引:#的#哈士#士奇#不#接#约稿#从西#西风#骑士#骑士团#开始#后宫#宫调#单#推#阿#蕾#奇#诺#从#之#旅 上传:👤56aaaaa #预览#收藏书籍 📜我喜欢的书籍[450本]