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 1 слични објави

Пребарај: #aspi

当前筛选 #aspi清除筛选
香港人的蘋果

@appledailyhk26 · Post #54611 · 03.09.2023 г., 19:26

//澳洲戰略政策研究所(Australian Strategic Policy Institute, ASPI)一直被中國政權視為眼中釘,過往曾對比衞星圖片揭露中國在新疆至少建立380座集中營,又發表「抵制新疆棉」報告,連歌手陳奕迅「躺着也中槍」。中共宣傳機器瞄準這名「反華妖女」、ASPI研究員許秀中(Vicky Xu)肆意攻擊,直斥她是21世紀大漢汗、新疆棉罪魁禍首。今日,她站在IPAC布拉格峯會台上,公開她在海外遭受中共政權逼害的真實經歷。// 【布拉格直擊.ASPI研究員自白|許秀中揭「新疆棉」逼維人勞動 長期遭監控:生活不再有趣】 全文請到《追新聞》網站閱覽 https://thechasernews.co.uk/許秀中揭新疆棉逼維人勞動/ #布拉格#捷克#直擊#澳洲#ASPI#新疆棉#許秀中#IPAC#追新聞#TheChaser =========================== 《追新聞》無金主,只有您!為訂戶提供驚喜優惠,好讓大家支持本平台,再撐埋黃店。香港訂戶可分享給英國親友使用。 優惠詳情: https://thechasernews.co.uk/黃店感謝祭-請即訂閱patreon享優惠/ 報道無罪 知情有價 請即訂閱《追新聞》: 💰 Patreon|https://www.patreon.com/thechasernews 💰 Stripe|https://buy.stripe.com/eVa3fc5JWdYfegU289 🔗 網站|https://thechasernews.co.uk/ 📺 YouTube|https://www.youtube.com/channel/UC5l18oylJ8o7ihugk4F-3nw 📷 Instagram|https://www.instagram.com/the_chaser_news 🌐 Facebook|https://www.facebook.com/the.chaser.news 💬 Telegram Channel|https://t.me/the_chaser_news ☕️ ko-fi|https://ko-fi.com/thechasernews