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: #carbondioxide

当前筛选 #carbondioxide清除筛选
籽煤 yseedsmedia

@yseedsmedia · Post #432 · 20.12.2021 г., 04:58

全球關注環境污染問題,印度是全球排行第三的碳排放國家,僅次美國及中國。為了可以大幅提升可再生能源的使用率及在2070年實現零碳排,同時為降低對中國太陽能材料的依賴,印度宣布將「打造本土太陽能供應鏈」。 外媒分析,中國在太陽能供應鏈市場一直有領導地位,全球達四分之三的太陽能板材料由中國生產出及供應。如果印度未能完善執行計畫,恐造成國內太陽能電池板成本飆升,當地工廠恐怕要蒙受巨大損失。 #印度#環境污染#碳排放#美國#中國#可再生能源#零碳#太陽能#供應鏈#中共#印度加油#india#pollution#carbondioxide#china#USA#supplychain#sunlight #yseedsmedia#籽煤#新聞#熱門新聞#香港人的新聞#香港人#hongkonger#香港加油 Follow and share us: IG: instagram.com/yseedsmedia/ Fb: fb.com/yseedsmedia Tg: t.me/yseedsmedia