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 2 слични објави

Пребарај: #copaw

当前筛选 #copaw清除筛选
折腾实验室频道

@TossLabChannel · Post #990 · 06.03.2026 г., 02:45

#阿里#开源#AI助理#CoPaw#OpenClaw ㅤ 🐾 阿里开源 AI 助理框架 CoPaw ㅤ 阿里 AgentScope 团队开源了 CoPaw —— 一款支持本地/云端部署的个人 AI 助理框架。它旨在打破厂商锁定,让你将 AI 助理与隐私数据完全掌握在自己手中。 ㅤ ✨ 核心亮点 • 💬 多渠道接入: 无缝集成钉钉、飞书、QQ、Discord 等常用通讯软件,随时随地唤醒。 • 🧠 智能记忆 (ReMe): 记住你的偏好与历史,自动压缩上下文,越用越懂你。 • 🛠️ 自由扩展技能: Python 轻松写插件(如自动化、爬虫),沙盒环境保障代码安全。 • 🔒 本地隐私保护: 完美接入 Ollama 等本地大模型,实现完全离线运行,敏感数据不出门。 ㅤ 🆚 对比 OpenClaw 作为 OpenClaw 的更优替代方案,CoPaw 重点解决了开源插件的供应链安全问题。针对 OpenClaw 曾暴露的第三方恶意代码风险,CoPaw 底层自带更严格的安全沙盒隔离,并在多平台聚合与任务主动调度上表现更稳健、可控。 🔘@TossLab🔘@TossLabChannel

✈️ 阿里的CoPaw 开源发布 | 对标 OpenClaw,支持接入钉钉/飞书/QQ/Discord/iMessage 且云端/本地都能一键跑 🏷 检索标签:#CoPaw#Openclaw#Clawdbot#Moltbot#AI助手#AI ⭐️ 详情介绍:继 openClaw 之后,阿里这边也把 CoPaw 作为 开源 的桌面 Agent 工具端上来了,主打 本地/云端一键部署,CoPaw 的定位挺明确:它不是“一个会聊天的 App”,而是一套可以本地部署、方便深度二开的 个人智能助理平台 它原生能接 多通道对话(钉钉/飞书/QQ/Discord/iMessage 等),再靠 定时任务 和模块化 Skills 把“新闻摘要、文档处理、文件管理、周报汇总”这类琐碎活交给系统自动跑 🧰安装部署 · 📖GitHub 📜 相关阅读: 🔘OpenClaw | 全网爆火的AI个人助手,让 AI 真正上手操作电脑,替你炒股、点外卖、编写代码、管理文件等 😌频道 |🙂群聊 |😋中文包 |☺️搜索