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: #蕾

当前筛选 #蕾清除筛选

MIDE-849💞完整版视频评论区免费观看💞 Code/番号:MIDE-849 Release date/发行日期:2020-11-13 Title/标题:喉ボコ悶絶イラマチオ 上下串刺し嗚咽アクメ中出し拘束便女 つぼみ Plot/剧情: “我能够为所有 Irama 怪胎拍出一个伟大的神像! ] 将硬质合金大公鸡 ○ 端口拧到喉咙的最深处 [喉咙博科!深喉】食管连接深喉直到痛得晕倒,反复吐出体液!再加上让你无法动弹的【四肢束缚】,上下切口同时被活塞化!一边抽泣一边射精!无情地射你的喉咙!即使哭泣也不会结束的追求Irama戒指 ●用恶魔的推力摧毁一个de M女人! Actress/女优: #蕾 (つぼみ) Actor/男优:羽田,鲛岛,ウルフ田中,汁系 Genre/类型: #淫乱#中出#内射#强制口交 💞完整版视频评论区免费观看💞 💞评论区如果炸了请移步备用评论区 @avseo 观看! 💞关注防失联频道: @UCCAV

MIDV-114💞完整版视频评论区免费观看💞 Code/番号:MIDV-114 Release date/发行日期:2022-05-13 Title/标题:上下串刺しイラマ種付けプレス大乱交 喉奥&ポルチオ同時責め圧迫嗚咽ノンストップ つぼみ Plot/剧情: 【大家的肉小便池Tsubomi终于突破极限了!变态M女窒息提升! ] 喉咙深喉和部分直击活塞疯狂组合上下刺播压狂欢! decachin 被拧入喉咙后部,acme 在抽泣时尖叫,嘴巴被密封。即使您处于痛苦之中,也可以通过粉碎巨人来夺走您的行动的恶魔怪!然而... 开始享受梨的追求FUCK的Gachinko M女人被唤醒和Iku!毕竟......我不认为有一个芽篮! Actress/女优: #蕾 (つぼみ) Actor/男优:マッスル泽野,野岛诚,吉野笃史,梅田吉雄,鲛岛,TECH Genre/类型: #中文字幕#痴女#淫乱#中出#内射#多人运动#强制口交 💞完整版视频评论区免费观看💞 💞评论区如果炸了请移步备用评论区 @avseo 观看! 💞关注防失联频道: @UCCAV

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]