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

Hashtags

#define #tricks

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #architecturepiter

当前筛选 #architecturepiter清除筛选

Куда сходить в Санкт-Петербурге | Афиша СПб

@kudapiterburg · Post #1617 · 20.04.2026 г., 19:00

Најди слично Погледај

🗿Молчаливые стражи домов Петербурга Они наблюдают за жизнью города уже десятки, а то и сотни лет. Каменные лица, скрытые на фасадах старинных домов, будто впитали в себя дыхание времени. Каждый из них — хранитель тайн, свидетелей любви, революций, дождей и белых ночей Петербурга. 🌧✨ Прогуляйтесь по этим адресам и попробуйте почувствовать взгляд города: 1️⃣ ул. Чайковского, 17 — задумчивый хранитель с усталым лицом, словно размышляющий о вечности. 2️⃣ ул. Фурштатская, 58 — грозный страж, чьи глаза следят за каждым прохожим. 3️⃣ ул. Захарьевская, 23 — изящная маска, скрывающая улыбку старого Петербурга. 4️⃣Сапёрный переулок, 13 — настоящий каменный рыцарь, застывший в вечном дозоре. 📸@ale_davydova #спб#питер#санктпетербург#архитектураспб#гуляембесплатно#кудапойтиспб#фасадыспб#улицыспб#историяспб#мистическийпитер#прогулкипоспб#piter#spb#architecturepiter#декорспб#маскароныспб Где провести вечер? Что посмотреть? Все ответы — в Куда сходить в Санкт-Петербурге.

Hashtags

#спб #питер #санктпетербург #архитектураспб #гуляембесплатно #кудапойтиспб #фасадыспб #улицыспб #историяспб #мистическийпитер #прогулкипоспб #piter #spb #architecturepiter #декорспб #маскароныспб

Куда сходить в Санкт-Петербурге | Афиша СПб

@kudapiterburg · Post #1215 · 31.01.2026 г., 06:06

Најди слично Погледај

Hashtags

Куда сходить в Санкт-Петербурге | Афиша СПб

@kudapiterburg · Post #696 · 12.10.2025 г., 09:06

Најди слично Погледај

Hashtags