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: #coffeeinvestigation

当前筛选 #coffeeinvestigation清除筛选
Compliance Hub Association

@hub_compliance · Post #25 · 08.09.2023 г., 04:02

Месяц AML продолжается. На прошлой неделе Агентство по финансовому мониторингу сообщило о мероприятиях в рамках комплексной работы по противодействию незаконному игорному бизнесу. С 2019 года по фактам организации незаконного игорного бизнеса в производстве находилось 1 148 дел, из кторых окончено 940 в отношении 849 лиц. Благодаря принятым превентивным мерам за последние 5 лет наблюдается снижение в 5,5 раз количества зарегистрированных дел. Количество ежегодно выявляемых незаконных игровых терминалов снижено в 16 раз – с 1260 до 76. Также в рамках превентивных мер Агентством с использованием IT-инструментов осуществляется поиск противоправного контента в интернет-пространстве (новостные порталы, блоги, сайты и аккаунты соцсетей). За 2022 год удалось заблокировать 5,5 тыс. сайтов и аккаунтов онлайн-казино. За неполный 2023 год - более 2 тыс. сайтов. Более подробная информация размещена по следующей ссылке: https://www.gov.kz/memleket/entities/afm/press/news/details/610743?lang=ru Compliance Hub со своей стороны рекомендует, при выявлении случаев публикации противоправного контента: - отправлять жалобу в соответствующей сети; - отмечать такой контент, например, хештегом #coffeeinvestigation или другим способом, чтобы по такого рода контенту скорее были приняты меры митигации; - ну и разумеется проводить разъяснительную работу со своими близкими, особенно пожилыми людьми и подрастающим поколением, чтобы повысить их осведомленность о подобного рода схемах развода. Берегите себя! #scam#fraud#amlcft#amlmonth