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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

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Ryu일무이

@ryu1moo2 · Post #3993 · 07.04.2026 г., 11:57

[DRAM 공급 축소와 주문 이동으로 가격 급등, 2Q26에도 상승 지속 전망](https://www.trendforce.com/presscenter/news/20260407-13001.html) ◦ 공급 축소 구조화 → DRAM 가격 상승 지속 • 주요 업체들 → DDR4 이하 구형 제품 생산 단계적 중단(EOL) • 공급 구조적 감소 → 최근 수개월간 가격 지속 상승 • 공급 감소 + 수요 유지 → 가격 상승 압력 확대 ◦ 2026년 2분기 DRAM 가격 추가 상승 전망 • 소비자 DRAM 계약 가격 → QoQ +45~50% 상승 예상 • 원인: 공급 축소 + 주문 이동 + 생산능력 확대 지연 • 대만 업체들의 보수적 증설 → 공급 부족 심화 ◦ 3월 가격 상승 핵심: 저용량(4Gb 이하) 제품 • DDR4 4Gb 가격 → MoM 20% 이상 급등 • 고용량 제품 대비 상승폭 훨씬 큼 • 과거 DDR4 가격 상승 + EOL 발표 영향 누적 ◦ 수요 이동 → DDR3·DDR2까지 가격 급등 • DDR4 부족 → 수요가 DDR3·DDR2로 이동 • DDR3·DDR2 가격 → 3월 기준 20~40% 상승 • 공급 제한 상황 → 저사양 제품까지 동반 급등 ◦ 대만 업체 전략 변화 → 가격 인상 주도 • 초기: DDR4 중심으로 생산 전환 → 수요 대응 • 현재: 공급 부족 심화 → 공격적 가격 정책 채택 • 2분기 가격 상승분 일부 → 이미 3월 가격에 반영 ◦ 가격 격차 축소 vs 한국 업체는 안정적 • 고객 간 거래 가격 격차 → 점차 축소 예상 • 한국 업체(삼성, SK하이닉스) → 이미 높은 ASP 확보 • 따라서 → 추가 가격 인상 폭은 상대적으로 제한적 ◦ 핵심 구조 요약 • 구형 DRAM 생산 중단 → 공급 감소 • AI 및 IT 수요 유지 → 수요 견조 • 주문 이동(DDR4 → DDR3/DDR2) → 전 제품군 가격 상승 → 전반적인 메모리 가격 상승 사이클 진입 원문 발췌: - "TrendForce forecasts that consumer DRAM contract prices will continue to rise by 45–50% QoQ in 2Q26 after taking into account ongoing supply reductions, order transfers, and the slower pace of capacity expansion." #dram#메모리

NEWS 鏈新聞-ABMedia

@abmedia_news · Post #23701 · 07.04.2026 г., 10:00

【🚀AI 人工智慧|SK 海力士擬於今年赴美上市!微軟、Google 傳簽長約預付 30% 訂金搶 DRAM 】 #SKHynix#DRAM 📍請見報導: https://abmedia.io/sk-hynix-adr-dram-microsoft-google 📍訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io

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