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
Codex Chronicle research preview
https://x.com/thsottiaux/status/2046291546325369065
Codex 今天更新了预览研究记忆功能,直接利用屏幕的上下文来改善和增强记忆,结合 Computer Use 插件 Combo,真正能够随时如意地看到和操纵你的电脑,加速自动化。
设置的个性化中开启。目前早起测试消耗大,不过今天也重置了 quota。现在面向 PRO 及 Mac 用户开放。
Context 重要性毋庸置疑,是所有所见所得。这个操纵最开始使用 AI 语音软件 VoiceInk 的时候貌似也有屏幕上下文的概念。
#codex
⚡️Скоро новости будут выглядеть так:
— Сегодня вышло 3 SOTA-модели
— Пока вы читали этот твит, они уже устарели
OpenAI выпустили GPT-5.3-Codex
Модель лучше справляется со сложными задачами разработки и может долго вести большие проекты без потери контекста.
Это полноценный агент, который может планировать шаги, работать с инструментами и действовать в реальном рабочем окружении.
Работает быстрее предыдущей версии и при этом сильнее в рассуждениях.
Подходит не только для кода, но и для анализа, исследований, документации и продуктовых задач вокруг разработки.
OpenAI фактически использовали Codex,чтобы создавать сам Codex - модель участвовала в собственном цикле разработки.
https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/
@ai_machinelearning_big_data
#openai#codex
✴️OpenAI снова перевыпустили Codex, теперь как нативное приложение под Мак
Здесь можно вести несколько задач параллельно, изолируя изменения каждого агента через worktrees, собирать «навыки» из ваших инструментов и правил, а также запускать автоматизации по расписанию — всё в одном месте.
Из коробки доступны ключевые сценарии:
• Многозадачность без конфликтов. Работайте с несколькими агентами параллельно, а изменения держите изолированно с помощью worktrees.
• Навыки (Skills) как переиспользуемые блоки.Пакуйте инструменты и договорённости в готовые способности и подключайте их в проекты за минуты.
• Фоновые автоматизации.Делегируйте рутину: настраивайте запланированные воркфлоу, которые крутятся в фоне без вашего участия.
Доступность и лимиты: Codex уже доступен на macOS; Windows — скоро. На ограниченное время Codex входит в ChatGPT Free и Go, а для Plus/Pro/Business/Enterprise/Eduудвоены лимиты — в приложении, CLI, IDE-расширении и в облаке.
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#chatgpt#codex
™️Codex 0.40.0: GPT-5-Codex по умолчанию и умнее работа с контекстом
Перевод с англ. Обновление Codex 0.40.0 сосредоточено на стабильности и удобстве девелоперов: модель GPT-5-Codex теперь по умолчанию, контекст автоматически «компактится» при больших объёмах, лимиты прозрачно видны, а код-ревью стало гибче.
Что изменилось:
🟡Default-модель: теперь GPT-5-Codex.
🟡Авто-compaction: для GPT-5-Codex срабатывает при 220k токенов.
🟡/status: показывает usage limits.
🟡Новые /review: ревью конкретного коммита, против базовой ветки или по кастом-инструкциям.
🟡MCP таймаут:60 c по умолчанию; настраивается в config.toml через tool_timeout_sec для каждого MCP-сервера.
Подробнее в релизе:GitHub — Codex v0.40.0
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#chatgpt#codex