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: #莫

当前筛选 #莫清除筛选

《变形金刚:地球火种 第一季》(2022) 类型: #喜剧 / #动作 / #科幻 / #动画 / #冒险 首播: 2022-11-11 (美国);2022-11-11 (中国大陆,B 站) 出自:基于孩之宝变形金刚玩具线原创,由 Dale Malinowski、Ant Ward、Nicole Dubuc 开发 集数: 26 集 时长:单集约 23 分钟(前两集为 45 分钟特别篇) 又名: Transformers: EarthSpark 更新时间:美国首播分阶段更新,中国大陆 B 站一次性上线全 26 集 内容简介:汽车人与霸天虎内战结束后,马尔托一家从费城搬到宾夕法尼亚州的威克维奇小镇。家中的少年罗比与摩根・“莫”・马尔托意外见证了地球上诞生的首个变形金刚种族 —— 地源金刚(夜影与胡涂)的诞生,两人通过赛博袖套与地源金刚建立深度联结。他们与大黄蜂、擎天柱、威震天等经典角色联手,一边适应新生活、寻找自身定位,一边对抗邪恶的电子人梅瑞狄安博士(Mandroid)的威胁,守护家庭与世界。 # 变形金刚 #地球火种#地源金刚#擎天柱#大黄蜂#威震天#罗比#莫#夜影#胡涂#梅瑞狄安博士 https://t.me/DouMan0/4370