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
AirPods 将变“读心”设备:苹果 AI 新研究暗示未来耳机可读取脑电波
苹果研究团队提出了名为 PARS 的新型 AI 模型,用自监督学习来分析脑电图信号,大幅降低对人工标注的依赖,在多个公开数据集上的表现达到或超过当前主流方法,可用于更高效、低成本地辅助睡眠分期和癫痫等神经诊断。
该模型通过学习不同脑电波片段在时间上的相对位置来理解大脑活动结构,而不是传统那种只补全缺失信号的方式,效果更好。 研究使用了耳内 EEG 数据集 EESM17,并结合苹果既有的耳内生物信号专利布局,外界推测未来 AirPods 可能集成 EEG 传感器,发展为具备脑健康监测甚至“读脑电波”能力的耳机,但尚没有具体产品时间表
标签:#AirPods
Created by RocM
官方频道:@rocCHL
官方群组:@roctech
官方合作:@rocmmbot
Apple 推出 AirPods Pro 龙年特别款
🔗Apple Store
官方 AirPods Pro 龙年特别款于 Apple Store 零售店和 Apple Store 在线商店发售。每位顾客限购两副。如果你订购的数量超过此限制,你的订单可能会被取消。如果你需要更换或维修 AirPods Pro 龙年特别款,基于产品供应情况,我们可能将为你提供 AirPods Pro 标准款用于更换或维修。
#AirPods
📮 频道 @AppPie
🔥AirPods Pro Premium 🔥
#АКТУАЛОЧКА#AirPods
ЦЕНА:3000₽
ХАРАКТЕРИСТИКИ
✅Активное Шумоподавление
✅Режим прозрачности
✅3 серийных номера (L,R,Case)
✅Визуально 1ОО % Оригинал
✅Opигинальный звук – мощный бас, слышно все частоты
✅Поддерживают беспpoводную зapядку
✅Совместимость Android\ iOs и любые другие устройства с Блютуз
чип 1562а ANC (ЭирОха)
✅Отличные микрофоны
✅live режим
✅Кнопочка на кейсе нажимается мягко
✅Отображается в об устройстве iPhone
✅Ecть oптичеcкий дaтчик(Пaуза при вынимaнии из yxa)
функция локация gps
✅Все гpaвиpoвки внутри и снаружи с шрифтом как у оригинала
✅AHИМAЦИЯ при подключении к айфону
✅Зapяд каждoго нayшникa можнo поcмoтреть в настpoйкax отдeльнo или на виджете.
✅Переключение музыки на тапах.
✅Настройка касаний на iPhone
✅Возможность смены имени ваших Аирподс в настройках смартфона
✅Пиктограмма наушников в настройках громкости как у оригинала
✅В режиме музыки до 4 часов.
✅В найти Iphone и при звонке значок как у оригинальных ✅Айрподс про
Крышечка без люфта