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: #米

当前筛选 #米清除筛选
beng!

@mdmbeng · Post #1637 · 19.02.2024 г., 23:14

#Apple#米#进水 Apple在其支持文档中新发布的建议中指出:不应将进水的iPhone放入大米中使其干燥 该文档建议,应通过轻拍设备、让设备置于干燥通风的地方等方法,而非使用外部热源、压缩空气或将其放入大米中来干燥iPhone,这样做可能会让米粒的小颗粒损坏设备 9to5Mac 频道:@mdmbeng 投稿:@mdmbeng_Bot

搜书神器 读书动态

@BookLogSFW · Post #90538 · 14.05.2026 г., 16:32

书名:插画版 米游校园绿帽媚黑全家桶·学生会篇】遐蝶星见雅薇薇安甘雨 文件:简体中文 · EPUB · 25MB · 统计:405热度 | 319下载 | 2点赞 | 0收藏 评级:0分 (0人) 💬 质量:0分 (0人) 索引:#插画#版#校园#绿帽#全家#家桶#学生#学生会#篇#遐#蝶#星#见#雅#薇薇#薇薇安#甘雨#米#游#媚#黑#桶 上传:👤quakemoon #预览#收藏书籍