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: #apacheignite

当前筛选 #apacheignite清除筛选
IT Events RU

@iteventsru · Post #239 · 27.02.2018 г., 16:13

✅ Завтра Основы In-Memory Computing для архитекторов и разработчиков. Часть 1 📅 28 февраля / 19:00 (время МСК) / онлайн 💵 Бесплатно 📝 Регистрация тут: https://goo.gl/h2Yvvo Денис Магда, Apache Ignite PMC Chair и директор по продукту в GridGain, расскажет об основных возможностях и компонентах In-Memory Computing решений на примере Apache Ignite. Вебинар совмещает теорию и практику, после него участники смогут проектировать и писать код под подобные системы. На конкретных примерах кода вы узнаете про: ~ Конфигурацию и запуск кластеров; ~ Обработку данных с использованием key-value API; ~ Оптимальную обработку данных с помощью распределенного SQL. 🔗 Программа: https://goo.gl/h2Yvvo #apache#ApacheIgnite#онлайн#online

IT Events RU

@iteventsru · Post #185 · 21.02.2018 г., 16:13

✅ Через неделю Основы In-Memory Computing для архитекторов и разработчиков. Часть 1 📅 28 февраля / 19:00 (время МСК) / онлайн 💵 Бесплатно 📝 Регистрация тут: https://goo.gl/AgNpma Денис Магда, Apache Ignite PMC Chair и директор по продукту в GridGain, расскажет об основных возможностях и компонентах In-Memory Computing решений на примере Apache Ignite. Вебинар совмещает теорию и практику, после него участники смогут проектировать и писать код под подобные системы. На конкретных примерах кода вы узнаете про: ~ Конфигурацию и запуск кластеров; ~ Обработку данных с использованием key-value API; ~ Оптимальную обработку данных с помощью распределенного SQL. 🔗 Программа: https://goo.gl/AgNpma #apache#ApacheIgnite#онлайн#online