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: #controllers

当前筛选 #controllers清除筛选
Libreware

@libreware · Post #1581 · 24.04.2026 г., 14:58

Scooter Knowledge Base https://github.com/firebl0od/Scooter_Knowledge/tree/main This repository collects and organizes information about electric scooter setup, maintenance, and troubleshooting. The primary source material is a large Telegram conversation exported from the "VESC help" group https://t.me/VescHelpGroup. The goal of the project is to extract practical knowledge from the chat logs and document it in a structured, reusable format. VESC is short for Vedder Electronic Speed Controller. It is an open-source, open-hardware motor speed controller that allows for advanced customization via software (such as the VESC Tool app). It is commonly used in electric scooters, skateboards, electric bicycles, and robotics projects to provide precise control, regenerative braking, and sensorless operation, overcoming the limitations of standard closed controllers. The knowledge/processed/themes/ directory contains 72 professionally formatted documents covering: 28 brand dossiers covering controllers, motors, and BMS systems from manufacturers like Spintend, Flipsky, Makerbase, 3Shul, and more 44 comprehensive guides including: VESC tuning and parameter optimization Battery pack design and BMS integration Motor cooling and thermal management Conversion guides for popular scooter models (Ninebot, Xiaomi, etc.) Brake upgrades and maintenance Field weakening and high-voltage setups Diagnostic tools and troubleshooting All documents use a consistent, readable format with: Clean footnote citations linking back to source material Well-organized sections with proper headings Tables and checklists for quick reference Preserved technical accuracy from the original discussions #electric#scooter#bike#controllers#vesc#batteries#diy