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: #ancestry

当前筛选 #ancestry清除筛选
DNAmeter

@DNAMeter · Post #1922 · 20.05.2025 г., 09:50

Possible Y-DNA paternal lineage of Genghis Khan 🇲🇳 Scholars suggest haplogroups C3*, Q, R1b, and C2 for his paternal line. Dayan Khan’s descendants show C2c1a1a1-M407, a distinct Mongol C2 subclade, while common C2b1a3a1c2-F5481 in Kazakhs and Hazaras comes from ordinary soldiers. Jochi’s line links to C2b1a1b1-F1756; Derenko suggests C-F4002; a 2016 study points to R-M343 (R1b). Conflicting data leave his true Y-DNA unknown. تبار پدری Y-DNA احتمالی چنگیز خان 🇲🇳 دانشمندان برای خط پدری او هاپلوگروپ‌های C3*، Q، R1b و C2 را پیشنهاد کرده‌اند. نوادگان دایان خان زیرشاخه C2c1a1a1-M407 را نشان می‌دهند—یک شاخه منحصربه‌فرد از C2 مغولی—در حالی که C2b1a3a1c2-F5481 رایج در قزاق‌ها و هزاره‌ها ناشی از سربازان عادی است. نسل جُچی به C2b1a1b1-F1756 مرتبط است؛ درنکو C-F4002 را مطرح می‌کند؛ و مطالعه‌ای در ۲۰۱۶ به R-M343 (R1b) اشاره دارد. این تناقض‌ها تبار Y واقعی چنگیز خان را همچنان نامشخص نگه می‌دارد. #ancestry Oymaqat | اویماقات

Hashtags

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #480 · 01.08.2025 г., 16:22

🌎 The pikaia, a tiny worm-like creature from 500 million years ago, may be one of our earliest known ancestors. Its flexible, cord-like structure helped pave the way for the backbone found in all vertebrates today. ✨ #evolution⚡#paleontology⚡#ancestry 👉subscribe Interesting Planet

Google Facts™ [ ️@googlefactss🌎]

@googlefactss · Post #40667 · 18.02.2026 г., 07:04

The “Identical Ancestors Point” is estimated to be about 5,000–15,000 years ago. For Europeans, it may be around 1000 A.D. Some religions teach that all humans share common ancestors from a few thousand years ago, which is similar to these estimates. Simplified: Before this point, all living people share the same ancestors, but inherit different amounts of DNA. 🧬🌍 [Read more] #humanhistory#genetics#sciencefacts#ancestry#history@googlefactss