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: #cowboybebop

当前筛选 #cowboybebop清除筛选
爷青回动画分享频道

@Yeqingjie_GJG666 · Post #161 · 24.11.2021 г., 09:21

星际牛仔(1998) [高码收藏版] ◎年 代 1998 ◎产 地 日本 ◎类 别 剧情 / 动作 / 科幻 / 动画 / 犯罪 / 西部 ◎豆 瓣 9.7 ◎简 介 2071年,随着超光速航行技术的实现,人类得以在太阳系范围内方便的移动,但是由于设计上的失误,这种技术引发了月球的爆炸,无数的月球碎片被吸引向地球,造成了空前绝后的大灾难。存活下来的人类逃离地球,并开始在太阳系各地建立家园。由于这次灾难,国家政府等权利机构都极为不稳定、治安问题也成为了一个难题。有些组织开始允许个人抓捕通缉的罪犯并换取奖金,这就是“赏金猎人”。史派克和杰特是驾驶飞船BEBOP号在宇宙中以捉拿逃犯获取奖金为生的赏金猎人。两人在星际间的旅程中,结识了身负巨债、嗜财如命的美女菲和电脑神童艾德,并收养了拥有高智商的数据狗爱因。从此,四人一狗游荡在广阔之宇宙之中,在自己与他人的生活中经历著种种悲欢离合,也寻找著各自的过去。 大小:75.9 GB 标签:#星际牛仔#赏金猎人#宇宙牛仔#CowboyBebop#动画#动漫#爷青回 链接:https://www.aliyundrive.com/s/tqmoS3o5MNG (查看详细资源目录与合集链接,请看频道置顶区的前五条消息) —————————————- 【爷青结动画分享交流群】 ↓ ↓ 【 https://t.me/yeqingjie 】 —————————————-