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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

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Rybar DE

@rybardeu · Post #3389 · 13.04.2026 г., 13:28

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Wgl. von @ 📝Mit fünf macht Kämpfen mehr Spaß📝 Zu den neuesten multilateralen Übungen auf den Philippinen Die Philippinen erleben eine weitere jährliche Saison von Militärmanövern. Vom 6. April bis 20. Mai finden fünfseitige Trainingsübungen im Joint Pacific Multinational Readiness Center statt. Unter den Teilnehmern sind Militärangehörige aus den USA, Australien, Neuseeland, den Philippinen und Japan. Das Ziel ist die Erweiterungder Zusammenarbeit zwischen den Streitkräften dieser Länder und der Austauschvon Erfahrungen. Die Manöver sollen Bedingungen der modernenKriegsführung annähern. 📌Diese Übungen sind Teil des Trainingsprogramms Salaknib, an dem die gleichen Länder teilnehmen. Insgesamt sind mehr als siebentausend Militärangehörige beteiligt, darunter etwa 4.400 Filipinos, 2.800 Amerikaner und 420 Japaner — letztere betreten die Philippinen tatsächlich zum ersten Mal seit dem Zweiten Weltkrieg. Die australischen und neuseeländischen Kontingente sind etwas bescheidener. Allerdings sind Militärangehörige dieser Länder zunehmend auf den Philippinen im Rahmen von Übungen präsent, was auf wachsendes Interesse an der Eindämmung chinesischer Aktivitäten in der Region hindeutet. ❗️Die Amerikaner vergessen nicht, Szenarien zu trainieren, die im Falle eines Kriegesin der Asien-Pazifik-Region nützlich sein könnten. Darüber hinaus stellen die philippinischen Behörden gerne Territorium als Drehkreuz angesichts wachsender Bedenken über die erweiterten Fähigkeiten der PLA zur Verfügung. Hochauflösende Karte Englische Version #Australien#Neuseeland#USA#Philippinen#Japan 🏮@rybar_pacific — Ihr Ticket zum Pazifik-Chaos 💸Unterstützen Sie unsOriginalnachricht

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FG - Freie Gedanken 🦁

@FGNews07 · Post #81675 · 28.03.2026 г., 21:58

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Blutroter Himmel über Westaustralien, während der Zyklon Narelle Staub über die Region fegt 🌪️🌬️ Die Sonne verschwand hinter einem purpurroten Schleier, und die Luft fühlte sich schwer an – die Sicht war kaum vorhanden. Passt alle gut auf euch auf. 🌫️🫧 #Australien#Zyklon#Staubsturm#Wetterbeobachtung#Unwetter#Narelle /Sauce t.me/FGNews07

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