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 4 слични објави

Пребарај: #chapter

当前筛选 #chapter清除筛选
搜书神器 深夜书屋

@BookLogChannel · Post #450577 · 16.04.2026 г., 17:06

书名:校园_【原创首发】 催眠:十二生肖 _ 02_01更新卷2第20章 迷奸催眠 作者:🔎林二 文件:简体中文 · TXT · 657KB · 19.3万字 · 8R 统计:363热度 | 77下载 | 1点赞 | 0收藏 评级:0分 (0人) 💬 质量:10分 (0人) 标签:#李阳#陈祈#陈劲#魏思#怀仁#王胖子#李子#肌肉#李强#林哲#胶衣#王栋梁#chapter#胸肌#招娣#眼神#直播间#内裤#主人#男生 上传:👤困困 #预览#NSFW#收藏书籍 📜我喜欢的书籍[6698本]

搜书神器 深夜书屋

@BookLogChannel · Post #450590 · 16.04.2026 г., 17:09

书名:原创】 堕落系统:色虐 _ 9_22更新05 作者:🔎林二 文件:简体中文 · TXT · 162KB · 4.7万字 · 9R 统计:315热度 | 7下载 | 1点赞 | 0收藏 评级:0分 (0人) 💬 质量:10分 (0人) 标签:#苏知#海洋#何水#玫瑰#眼神#繁美#肌肉#chapter#王老汉#色虐#呼吸#系统#空气#气息#力量#无法#感受#游泳#蛇纹#结实#光芒 上传:👤Jeff #预览#NSFW#收藏书籍 📜我喜欢的书籍[6698本]

搜书神器 读书动态

@BookLogSFW · Post #91072 · 17.05.2026 г., 18:51

书名:你比夏天更胜一筹 先婚后爱 作者:🔎逢你 文件:简体中文 · TXT · 877KB · 23.2万字 · 1R 统计:276热度 | 1下载 | 1点赞 | 0收藏 评级:0分 (0人) 💬 质量:10分 (0人) 标签:#听夏#郗承南#沈听#郗思北#医生#穆宁#微信#手机#叶炫#妹妹#St#厨房#工作#Chapter#沙发#方敬#时间#Kevin#沈听棠#香兰#屏幕 #预览#SFW#收藏书籍 📜我喜欢的书籍[120本]

搜书神器 深夜书屋

@BookLogChannel · Post #450721 · 17.04.2026 г., 00:02

书名:人外】魔幻生物的不完全研究记录_the_king_of_nihil 文件:简体中文 · EPUB · 1MB · 62.6万字 · 8R 统计:338热度 | 11下载 | 2点赞 | 0收藏 评级:0分 (0人) 💬 质量:9.8分 (0人) 标签:#Animal#云芽#飞羽#斯拉#玛纳亚#黑曜石#魔法#魔幻生物#性器#Chapter#交尾#伴侣#云珑#尾巴#拉琪#人类#狮身#有翼兽#花尾#喜欢#寻宝 上传:👤YhFilia #预览#NSFW#收藏书籍 📜我喜欢的书籍[2812本]