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: #cabi
@science_100k20 · Post #268 · 23.09.2024 г., 12:03
#CABI#тестовыйдоступ РЦНИ информирует о том, что с 23 сентября по 22 ноября 2024 года открыт тестовый доступ к коллекции баз данных компании CAB International (CABI). Подробная информация о ресурсе и порядок доступа опубликованы на сайте Национальная подписка. Изображение от sergiorojoes на Freepik
Hashtags
@science_100k20 · Post #246 · 24.07.2024 г., 07:10
#CABI#тестовыйдоступ РЦНИ информирует о том, что до 13 сентября 2024 года открыт прием заявок на участие в тестовом доступе к коллекции баз данных компании CAB International (CABI). Даты проведения тестового доступа с 23 сентября по 22 ноября 2024 года. Подробная информация о ресурсе и форма заявки на участие в тестовом доступе доступны на сайте Национальная подписка. Изображение от sergiorojoes на Freepik
Hashtags
@libkhsu · Post #508 · 01.10.2024 г., 01:58
#CABI#семинар#вебинар#тестовыйдоступ Сегодня, 1 октября 2024 года, на площадке Центральной научной библиотеки имени Н.И. Железнова пройдет научный семинар, организованный совместно Отделом централизованной подписки Российского центра научной информации, ФГБОУ ВО «Российский государственный аграрный университет – МСХА имени К.А.Тимирязева» и компанией ООО «Дейтабейс100К20». Приглашаем присоединиться к трансляции, которая начнется в 10:00 (мск). Программа семинара доступна по ссылке. Будем рады видеть Вас в числе участников семинара!
@science_100k20 · Post #267 · 20.09.2024 г., 07:01
#CABI#семинар#вебинар#тестовыйдоступ Отдел централизованной подписки ФГБУ «Российский центр научной информации», ФГБОУ ВО «Российский государственный аграрный университет – МСХА имени К.А.Тимирязева» и компания ООО «Дейтабейс100К20» приглашают принять участие в научном семинаре «CABI Digital Library – ключевой ресурс в области сельского хозяйства, окружающей среды и прикладных наук о жизни». Семинар организован для поддержки тестового доступа, проводимого в рамках централизованной (национальной) подписки к коллекции баз данных компании CABI. В работе семинара примут участие представители компаний CABI и Дейтабейс100К20, сотрудники Отдела централизованной подписки РЦНИ и Центральной научной библиотеки имени Н.И. Железнова, специалисты и преподаватели университета РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева. Дата проведения семинара: 1 октября 2024 года в 10:00 (мск) Место проведения: ЦНБ имени Н.И. Железнова, РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева Программа семинара и форма регистрации доступны на сайте Национальная подписка.
@science_100k20 · Post #271 · 27.09.2024 г., 06:19
#CABI#ЦНСХБ#семинар#вебинар#тестовый доступ ФГБУ «Российский центр научной информации», ФГБНУ «Центральная научная сельскохозяйственная библиотека» и компания ООО «Дейтабейс100К20» приглашают принять участие в практико-ориентированном семинаре по ресурсу CABI Digital Library для сельскохозяйственных научных библиотек, аграрных научных и образовательных организаций. Семинар организован для поддержки тестового доступа, проводимого в рамках централизованной (национальной) подписки к коллекции баз данных компании CABI. В работе семинара примут участие представители компаний CABI и Дейтабейс100К20, сотрудники Отдела централизованной подписки РЦНИ и Центральной научной сельскохозяйственной библиотеки. Дата проведения семинара: 8 октября 2024 года в 12:00 (мск). Семинар пройдет в формате онлайн-трансляции. Программа семинара и форма регистрации доступны по ссылке. Будем рады видеть Вас в числе участников семинара!
@science_100k20 · Post #259 · 03.09.2024 г., 08:10
#CABI#CEPIEC#CNKI#Questel#Orbit#SAGE#тестовыйдоступ Российский центр научной информации напоминает, что продолжается приём заявок на участие в тестовом доступе к научным информационным ресурсам в рамках централизованной (национальной) подписки. По ссылкам, приведенным ниже можно ознакомиться с описанием каждого ресурса и заполнить форму заявки для включения организации в перечень участников тестового доступа. Электронные ресурсы в области сельского хозяйства и наук о жизни, социальных, общественных и естественных наук (приём заявок – до 13 сентября 2024 года): ⚫️CABI. Коллекция баз данных – содержит научную информацию в области сельскохозяйственных наук и наук о жизни. ⚫️CEPIEC. Коллекция полнотекстовых баз данных – в базе собраны исследования аналитических центров, научные и статистические данные способствующие изучению и пониманию современного Китая. ⚫️CNKI. Коллекция полнотекстовых баз данных – включает в себя публикации китайских и зарубежных академических периодических изданий, докторские и магистерские диссертаций, а также издания университетов и научно-исследовательских институтов. Электронные ресурсы в области химии, машиностроения и инженерных наук (приём заявок – до 20 сентября 2024 года): ⚫️Questel. Ресурс Orbit Chemistry module – модуль, интегрированный в платформу Orbit Intelligence, предназначенный для поиска молекул в более чем 75 миллионах патентных документах. ⚫️SAGE Publications. Полнотекстовая коллекция журналов IMechE Journal Collection – коллекция журналов, охватывающая широкий спектр областей машиностроения и инженерных наук. Image by tippapatt from Adobe Stock