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: #danmaku

当前筛选 #danmaku清除筛选
折腾实验室频道

@TossLabChannel · Post #955 · 17.01.2026 г., 07:01

#播放器#Windows#Player#Danmaku#Anime 📺弹弹play (DanDanPlay) 专为动画爱好者打造的本地弹幕播放器。它的核心理念是将“本地硬盘的高画质”与“在线视频的弹幕互动”完美融合。无论你的视频文件藏在哪里,它都能让你重拾追番时的热闹氛围。 ⠀ 🎯智能识别与匹配 全网首创的视频识别引擎,无需手动重命名,能自动忽略文件名中的杂乱信息(如字幕组、分辨率等),精准识别番剧集数并自动加载网络弹幕。 ⠀ 📥内置资源下载 集成了 BT 和磁力链下载功能,支持“边下边看”,还能自动将下载好的动画归类整理,打造整洁的本地媒体库。 ⠀ 📱远程媒体中心 支持开启 Web 远程访问,瞬间将电脑变为家庭媒体服务器。你可以在手机、平板或其他设备上,远程播放和管理电脑中的视频资源。 ⠀ 🤖AI 辅助功能 紧跟时代,内置了 AI 语音识别技术,支持本地视频自动生成字幕以及实时翻译,啃生肉不再困难。 🔘@TossLab🔘@TossLabChannel