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: #dimci

当前筛选 #dimci清除筛选

25 марта 2021 г. Международный совет по зерну (МСЗ) опубликовал очередной ежемесячный обзор рынков зерновых. С учетом повышения оценок по пшенице и кукурузе прогноз мирового производства всех видов зерна (пшеница и кормовое зерно) в 2020/21 с.-х. г. увеличен на 9 млн т месяц к месяцу (м/м) до 2224 млн т, или на 2% год к году (г/г). В связи с возросшим потреблением перспективная оценка запасов всех видов зерна на конец 2020/21 с.-х. г. снижена на 2 млн т м/м до 609 млн т (-8 млн т г/г). Прогноз торговли (июль/июнь) увеличен на 4 млн т м/м до 416 млн т (+6% г/г), учитывая рост показателей отгрузок по пшенице, кукурузе и ячменю. Первый полный набор перспективных оценок спроса и предложения всех видов зерна на 2021/22 с.-х. г. указывает на рекордный уровень производства в 2287 млн т, что на 3% больше, чем в предыдущем году. Однако расширение предложения, как ожидается, полностью компенсируется ростом использования, вследствие чего объем глобальных запасов с предыдущего года не изменится. Поскольку повышение по Бразилии и Индии более чем компенсирует сокращение по Аргентине, прогноз глобального производства соя-бобов в 2020/21 с.-х. г. с прошлого месяца незначительно увеличен и составляет 361 млн т (+7% г/г). Прогноз глобального потребления риса в 2020/21 с.-х. г. увеличен с прошлого месяца, а показатель запасов на конец сезона незначительно снижен и составляет 174 млн т, что в целом соответствует прошлогоднему уровню. Источник на странице Управления международного многостороннего сотрудничества и интеграции Российского союза промышленников и предпринимателей (РСПП): https://рспп.рф/events/news/msz-prognozy-proizvodstva-zernovykh-uluchshayutsya-606f23869b3d4/ #РСПП#МСЗ#УММСИ#RSPP#IGC#DIMCI