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
🤖Создавай ботов и ассистентов с доступом к большим объемам информации!
В нашем сервисе вы можете создавать Telegram-ботов и GPTs-ассистентов, используя векторные базы данных.
Это позволяет:
• Боту искать релевантную информацию в базе данных для ответа на запрос
• Загружать большие массивы данных без перегрузки контекста в чате с моделью
Смотрите наш подробный скринкаст, где мы показали как создать и использовать векторную базу данных в GPTunneL
🌐YouTube |
🌐Rutube
#b2b@gptunnel#assistant@gptunnel#bd@gptunnel
Рейтинг архитектурных фирм в области S+T
Отчет BD+C's 2025 Giants 400 Report представляет передовые компании в архитектуре научно-технических сооружений в США. Лидерами стали Gensler, Page и HDR с выручкой более $100 млн каждая. Эти компании фокусируются на разработке лаборатоий, исследовательских зданий и производственных предприятий.
Gensler занимает первое место с выручкой в $133,5 млн, подчеркивая свою неоспоримую позицию на рынке. Другие участники, такие как HOK и Flad Architects, также играют значительную роль в создании инновационных объектов.
Отчет демонстрирует, как архитектура играет ключевую роль в научно-техническом прогрессе. Это подтверждает важность интеграции инженерии и дизайна в современном строительстве.
#Архитектура#НаукаИТехнологии#СтроительныеТренды#BD+C2025
@stroynewsrussia