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 3 слични објави

Пребарај: #后

当前筛选 #后清除筛选
搜书神器 读书动态

@BookLogSFW · Post #91298 · 19.05.2026 г., 08:10

书名:穴色棱镜 人前你后宫 人后我性奴 文件:简体中文 · EPUB · 883MB · 统计:613热度 | 686下载 | 5点赞 | 0收藏 评级:10分 (1人) 💬 质量:10分 (1人) 索引:#棱镜#后宫#我#穴#色#人#前#你#后#性#奴 上传:👤56aaaaa #预览#评级 :★★★★★ #文件 :★★★★★

搜书神器 读书动态

@BookLogSFW · Post #91284 · 19.05.2026 г., 07:38

书名:仮花御牝馆藏谭:身为冷傲黑长直生徒会长的我在被调教成牝犬后 帮助主人将其他美少女也制作成收藏品 文件:简体中文 · EPUB · 216MB · 统计:363热度 | 40下载 | 2点赞 | 0收藏 评级:0分 (0人) 💬 质量:0分 (0人) 索引:#仮#花#御#牝#馆藏#谭#身为#冷傲#长直#生徒#生徒会#会长#长的#被调#教成#后#帮助#主人#将#其他#美少#少女#也#制作#作成#收藏#藏品#黑#的#我 上传:👤56aaaaa #预览#收藏书籍 📜我喜欢的书籍[446本]

搜书神器 读书动态

@BookLogSFW · Post #91069 · 17.05.2026 г., 18:47

书名:附赠大量插图 欲求不满的人妻怨仇被死宅肥猪仇家盯上 烛光晚餐后在地下室里被肥猪清洁工强_被灌醉后夫目前犯 最后扔掉誓约戒指彻底沦为肥猪的肉便器 文件:简体中文 · EPUB · 115MB · 统计:401热度 | 173下载 | 3点赞 | 0收藏 评级:0分 (0人) 💬 质量:0分 (0人) 索引:#附赠#大量#插图#欲求#不满#的#怨仇#被#肥猪#仇家#盯上#烛光#晚餐#后#地下#地下室#室里#清洁#清洁工#强#灌醉#醉后#夫目#目前#前犯#最后#扔掉#誓约#戒指#彻底 上传:👤上衫绘梨衣 #预览#收藏书籍 📜我喜欢的书籍[51本]