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: #analyzer

当前筛选 #analyzer清除筛选
QQ资源岛-破解软件分享

@QQZYDAPP · Post #5385 · 07.03.2026 г., 14:58

⭐️【资源名称】WiFiAnalyzer 3.2.2 3 🤖【适用平台】: #Andoid 🧱【资源介绍】 是一款绿色小巧无广告的开源工具,专门设计用于分析和优化手机 WiFi 网络环境。它通过提供详尽的信号分析、接入点信息和频段使用情况,帮助用户诊断和改善无线网络性能。无论是家庭用户还是专业网络管理员,WiFiAnalyzer 都能提供必要的工具来优化网络连接。 🟡在线下载:点击下载 📁#WiFi#Analyzer

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15374 · 28.12.2025 г., 13:00

#shell#analyzer#appcleaner#clean#cleaner#cleaner_cli#cleaner_script#command_line#daisydisk#istat#mac#macos#optimize#sensei#shell#uninstall Mole is a free, open-source terminal tool that deeply cleans and optimizes your Mac by removing caches, logs, browser junk, and app leftovers—freeing up gigabytes like 95GB in one go. It smartly uninstalls apps with all hidden files, analyzes disk space visually, monitors CPU/memory live, and rebuilds caches for better speed. Install easily via curl or Homebrew, preview changes safely, and use Touch ID. This saves you money on paid cleaners, reclaims storage fast, boosts performance, and diagnoses issues simply from your terminal. https://github.com/tw93/Mole