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: #aiindustry

当前筛选 #aiindustry清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64898 · 10.04.2026 г., 07:57

🚀 AI TRENDS | China's AI Industry Alliance Issues Risk Management Guide for Enterprise Security China's AI industry alliance has introduced a risk management guide aimed at enhancing enterprise security governance, similar to OpenClaw. According to NS3.AI, the guide establishes a security framework and self-inspection standards for the deployment, usage, and decommissioning of AI agents. #AI#ChinaAI#EnterpriseSecurity#RiskManagement#SecurityGovernance#AIIndustry#AIagents#NS3AI

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64766 · 09.04.2026 г., 20:24

🚀 AI TRENDS | OpenAI Claims Superior Computing Power Over Anthropic OpenAI has informed investors that its computing capabilities surpass those of Anthropic. According to Jin10, this assertion highlights OpenAI's confidence in its technological advancements and competitive edge in the AI industry. The statement comes amid growing interest and investment in artificial intelligence, as companies strive to enhance their computational power and efficiency. OpenAI's claim may influence investor perceptions and decisions, potentially impacting market dynamics and the competitive landscape within the AI sector. #AI#OpenAI#Anthropic#ArtificialIntelligence#ComputingPower#TechTrends#Investment#AIIndustry#MarketDynamics#Innovation

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3948 · 22.01.2025 г., 10:00

AI Startup Anthropic Expands Features 🚀 Anthropic to launch a two-way voice mode for Claude chatbot and enhance memory features for better user interaction, announced CEO Dario Amodei. Google has invested an additional $1 billion, totaling $3 billion, to support the company's operations. 📈 Expect smarter models in the coming months as Anthropic scales up to meet growing AI demand. 🔗 Read more: Forklog #AI#Investments#Google#Tech#Startup#Claude#VoiceTechnology#MachineLearning#Innovation#Funding#Chatbots#DarioAmodei#AIModels#Scalability#UserExperience#NeuralNetworks#Computing#AIIndustry#AIExpansion#FutureTech#VC