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: #a3

当前筛选 #a3清除筛选
嗨皮快乐屋北京

@hpklwbj · Post #168545 · 25.03.2026 г., 20:20

北京小志🏠🦜 你的小甜心❤️ 🌤 𝐈 𝐰𝐢𝐥𝐥 𝐛𝐞 𝐡𝐚𝐩𝐩𝐲 ʚ◡̈⃝ɞ ❏ age /21 ʜɪɢʜᴛ/ 168ᴄᴍ ❏ ᴡᴇɪɢʜ/ 45KG ᴄᴜᴘ/ D ❏ 全身雪白 白🐯馒头 三点粉 ❏ 江南女孩 温婉如玉 初恋女友 新人第一次下💦 一个导不认识 ⛳️#百子湾#硬5#纯欲#a3

嗨皮快乐屋北京

@hpklwbj · Post #168355 · 25.03.2026 г., 19:28

北京小志🏠🦜 你的小甜心❤️ 🌤 𝐈 𝐰𝐢𝐥𝐥 𝐛𝐞 𝐡𝐚𝐩𝐩𝐲 ʚ◡̈⃝ɞ ❏ age /21 ʜɪɢʜᴛ/ 168ᴄᴍ ❏ ᴡᴇɪɢʜ/ 45KG ᴄᴜᴘ/ D ❏ 全身雪白 白🐯馒头 三点粉 ❏ 江南女孩 温婉如玉 初恋女友 新人第一次下💦 一个导不认识 ⛳️#百子湾#硬5#纯欲#a3

搜书神器 深夜书屋

@BookLogChannel · Post #450617 · 16.04.2026 г., 17:45

书名:健身房霸凌 文件:简体中文 · TXT · 53KB · 2.3万字 · 15R 统计:331热度 | 16下载 | 1点赞 | 0收藏 评级:0分 (0人) 💬 质量:9.6分 (0人) 标签:#a3#王晨#张潇#肌肉#健身房#BA#JI#强壮#淋浴间#肌肉男神#胸肌#巨大#镜子#翻译#基佬#性感的#坚硬#短裤#霸凌#换身#wwwz 上传:👤绯羽琉璃 #预览#NSFW#收藏书籍 📜我喜欢的书籍[208本]