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 3 слични објави

Пребарај: #dictation

当前筛选 #dictation清除筛选

Дорогие друзья! 📚 Русский дом в Нью-Дели приглашает вас принять участие в международной исторической акции «Диктант Победы». 📆 Ждем Вас 24 апреля в 12:00. 🔗 Язык диктанта - русский и английский. 🏢 Место проведения: Русский дом в Нью-Дели. 📍Адрес: 24, Фироз Шах Роуд, г. Нью-Дели. ✅ Вход для посетителей мероприятия - свободный. 🔗При себе необходимо обязательно иметь ID-карту (на бумажном носителе). 💎 Не упустите возможность стать частью важного события! Ждем Вас! #РусскийДом#Диктант#Индия Dear friends! 📚 The Russian House in New Delhi invites you to participate in the international historical campaign "Victory Dictation." 📆 We look forward to seeing you on April 24 at 12:00 p.m. 🔗 The language of the dictation is Russian and English. 🏢 Venue: Russian House in New Delhi. 📍Address: 24, Firoz Shah Road, New Delhi. ✅ Entrance for visitors to the dictation is free. 💎 Don't miss the opportunity to become part of an important event! We are waiting for you! #RussianHouse#Dictation#India

Libreware

@libreware · Post #1477 · 07.08.2025 г., 03:49

WhisperTux Simple #voice#dictation application for #Linux. Uses whisper.cpp for offline speech-to-text transcription. No fancy GPUs are required although whisper.cpp is capable of using them if available. Once your speech is transcribed, it is sent to a ydotool daemon that will write the text into the focused application. Features Local speech-to-text processing via whisper.cpp (no cloud dependencies) No expensive hardware required (works well on a plain x86 laptop with AVX instructions) Global keyboard shortcuts for system-wide operation Automatic text injection into focused applications Configurable whisper models and shortcuts https://github.com/cjams/whispertux #assistant#speech#stt