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 2 слични објави

Пребарај: #ameba

当前筛选 #ameba清除筛选
比特云-通知频道

@biteyunNews · Post #137 · 07.05.2020 г., 17:16

续费9折优惠码 Sdg3r5av [购买订阅](https://bityun.org/#/plan) 回馈给大家,感谢大家对比特云的支持,我们会做的更好! ⚠️#流量每月1号重置 , 续费流量不会重置,本月流量用完请使用 #流量重置包 重置本月流量,不理解的请自行退群,再问直接飞机票 ⚠️#工单系统故障,没有及时处理的工单请私聊客服 @mengshenx 处理,记得带上账号和问题 ❤️新增 #流量重置包,点击官网我的订阅->操作->重置流量即可 ❤️新增 #日本, #韩国, #香港#AWS 节点 ❤️新增 #日本#GMO 节点, 原生IP 解锁日本流媒体 可看 #Netflix#Ameba 欢迎大家体验反馈 请关注官方通知频道过去最新动态 https://t.me/biteyunNews

比特云-通知频道

@biteyunNews · Post #139 · 08.05.2020 г., 04:01

续费9折优惠码 Sdg3r5av [购买订阅](https://bityun.org/#/plan) 回馈给大家,感谢大家对比特云的支持,我们会做的更好! ⚠️#流量每月1号重置 , 续费流量不会重置,本月流量用完请使用 #流量重置包 重置本月流量,不理解的请自行退群,再问直接飞机票 ⚠️#工单系统故障,没有及时处理的工单请私聊客服 @mengshenx 处理,记得带上账号和问题 ❤️新增 #流量重置包,点击官网我的订阅->操作->重置流量即可 ❤️新增 #日本, #韩国, #香港#AWS 节点 ❤️新增 #日本#GMO 节点, 原生IP 解锁日本流媒体 可看 #Netflix#Ameba ⚠️#更新订阅请使用 国内网络 或本站节点 ⚠️#订阅转换认证网站 https://gfwsb.114514.best https://bianyuan.xyz/ 欢迎大家体验反馈 请关注官方通知频道过去最新动态 https://t.me/biteyunNews