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: #aralsea

当前筛选 #aralsea清除筛选
Библиотека ХГУ

@libkhsu · Post #682 · 04.03.2025 г., 07:02

Аральский кризис или аральская катастрофа? В открытой лекции «Человек и природа в Приаралье» просветительского проекта «За страницами вузовского учебника» на этот вопрос отвечает кандидат географических наук Елена Васильевна Самрина. #лекторий#АральскоеМоре#AralSea

Amazing Geography 🌍

@amazingeo · Post #117 · 26.08.2025 г., 00:12

🌍 The Aral Sea in Central Asia shrank by about 90% since the 1960s due to river diversions for irrigation. This environmental disaster transformed thriving fishing towns into dry, dusty land. ✨ #AralSea⚡#waterloss⚡#environment⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography🌍 ​

Green University CA | Official

@centralasian_greenuniversity · Post #58 · 19.09.2024 г., 16:14

📚🎉Welcome, Class of 2024! 🎉📚 ✅Day 1 of Orientation Week at Green University was a huge success! Here's what our amazing new students experienced: ⏺Warm welcome from our Rector, Dr. Jasur Salikhov ⏺Exciting presentations from our Research Institutes ⏺Introduction to our Retraining Center ⏺Eye-opening session on our work in the Aral Sea basin ⏺Comprehensive campus tour, including state-of-the-art facilities and scientific labs ⚡️We're thrilled to have you all on campus and can't wait for Day 2 – it's going to be even more engaging! 💚🌱 #GreenUniversity#OrientationWeek#ClassOf2024#NewBeginnings#HigherEducation#CampusLife#AralSea#Sustainability