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: #debezium

当前筛选 #debezium清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2147 · 11.06.2024 г., 07:41

#вакансия#de#fintech#remote Привет! Мы в поиске Data Engineer (middle+) Компания: Vsemirsoft Проект: банковский проект (входит в ТОП-50 банков РФ). Стек проекта: - #Hadoop, #GreenPlum, #S3; - #Airflow, #Spark, #Kafka, #Debezium; - #ClickHouse, #Superset Часовой пояс: Москва (UTC+03:00, Europe/Moscow) Формат работы: удаленный Зп: 285 тыс. руб. 📌Ключевые компетенции: - АБС - ЦФТ - DWH 📌 Требования: - ОПЫТ РАБОТЫ ОТ 3х ЛЕТ; - опыт работы с хранилищами данных и с отчетностью в АБС Банка; - понимание жизненного цикла разработки программного обеспечения 📌 Как преимущество: - понимание процессов формирования обязательной отчетности (ЦБ) 📌 Задачи в рамках проекта: - анализ новых требований от заказчиков по задачам обязательной отчетности (ЦБ); - реализация изменений и тестирование на стороне DWH; - взаимодействие с внутренними заказчиками, системными аналитиками-экспертами других подразделений; - написание технических задач для развития детального и витринного уровней DWH; - анализ и контроль качества загрузки данных в DWH; - описание логической и физической модели DWH и сопровождение документации в части хранилища данных По всем вопросам обращаться:@odu_v_an