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: #digitalpathtopurchase

当前筛选 #digitalpathtopurchase清除筛选
VEON AdTech

@veonadtech · Post #249 · 19.06.2025 г., 12:00

Когда знаешь весь путь клиента — ты не «бьёшь наугад» 🔍 CJM— это не «карта кликов». Это поведенческая модель, построенная на данных, которые обновляются в режиме реальном времени. Что мы видим: 🖥 кто заметил баннер, но проскроллил 👍 кто заинтересовался, но не дошёл до финала ✉️ кто откликнулся на SMS и вернулся 💎 кто ушёл — и кого стоит вернуть позже Это не просто аналитика. Это — точно выстроенный маршрут клиента, встроенный в экосистему: от первого касания до осознанного действия. ❓А вы ведёте клиента до покупки — или отпускаете его после первого касания? #VEONAds#CustomerJourney#DataDrivenMarketing#ConversionOptimization#DigitalPathToPurchase

VEON AdTech

@veonadtech · Post #248 · 18.06.2025 г., 10:00

👣Более 30% пользователей «теряются» на середине пути к покупке. И дело не в нехватке интереса к рекламе. А в том, что их не подвели к нужному действию. ❗️В VEON AdTech путь клиента — это не простая схема. Это динамичная карта, собранная, на основе больших данных и конкретных действий. 🗺 Где внимание погасло. Где сообщение оказалось не в тот момент. 🔜 Завтра покажем, как превращаем путь в конверсию — без случайностей #VEONAds#CustomerJourney#DataDrivenMarketing#ConversionOptimization#DigitalPathToPurchase