@trackawesomelist · Post #4260 · 14.06.2022 г., 05:25
SNMP - A protocol for collecting, modifying, and organizing information about managed devices on IP networks. #Awesome
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #awesome
@trackawesomelist · Post #4260 · 14.06.2022 г., 05:25
SNMP - A protocol for collecting, modifying, and organizing information about managed devices on IP networks. #Awesome
Hashtags
@trackawesomelist · Post #4204 · 09.06.2022 г., 13:25
Computational Biology - Computational approaches applied to problems in biology. #Awesome
Hashtags
@trackawesomelist · Post #4203 · 09.06.2022 г., 11:25
Open Hardware - Open-source hardware projects. #Awesome
Hashtags
@trackawesomelist · Post #4186 · 08.06.2022 г., 01:25
Open Hardware - Open-source hardware projects. #Awesome
Hashtags
@trackawesomelist · Post #4167 · 06.06.2022 г., 11:26
Computational Biology - Computational approaches applied to problems in biology. #Awesome
Hashtags
@trackawesomelist · Post #4166 · 06.06.2022 г., 09:25
Open Hardware - Open-source hardware projects. #Awesome
Hashtags
@trackawesomelist · Post #4165 · 06.06.2022 г., 06:58
Plone - Open source Python CMS. #Awesome
Hashtags
@trackawesomelist · Post #4130 · 03.06.2022 г., 09:25
Zig - General-purpose programming language and toolchain for maintaining robust, optimal, and reusable software. #Awesome
Hashtags
@trackawesomelist · Post #4129 · 03.06.2022 г., 07:25
Conversational AI - Build awesome chatbots and digital assistants. #Awesome
Hashtags
@trackawesomelist · Post #4128 · 03.06.2022 г., 05:26
Capacitor - Cross-platform open source runtime for building Web Native apps. #Awesome
Hashtags
@QC_Grove · Post #993 · 08.11.2025 г., 12:52
https://lib.rs/crates/cordyceps #awesome
Hashtags
@tg_infosec · Post #4105 · 18.03.2026 г., 16:12
• Большая и полезная подборка AI-инструментов с открытым исходным кодом для кибербезопасников. Ниже обозначены категории, в каждой из которых множество полезных инструментов с кратким описанием: - Tools: ➡Integrated; ➡Audit; ➡Reconnaissance; ➡Offensive; ➡Detecting; ➡Preventing; ➡Social Engineering; ➡Reverse Engineering; ➡Investigation; ➡Fix; ➡Assessment. - Cases: ➡Experimental; ➡Academic; ➡Blogs; ➡Fun. - GPT Security: ➡Standard; ➡Bypass Security Policy; ➡Bug Bounty; ➡Crack; ➡Plugin Security. #AI#Awesome#ИБ