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: #dualusetech

当前筛选 #dualusetech清除筛选

🚀🔥 Китай возрождает забытую американскую технологию — гиперзвук на 16 Махов! Китайские учёные провели успешные испытания гиперзвукового детонационного двигателя, способного работать при скорости до 16 Махов! 🇨🇳⚡ Разработка основана на забытой идее из США 1950-х годов, которую американцы так и не смогли реализовать из-за технических ограничений. 🧪 Команда из Китайской академии технологий ракет-носителей (CALT) и Северо-Западного политеха испытала детонационный прямоточный двигатель, использовав авиационный керосин RP-3 (аналог американского JP-8). 📈 Результат — стабильная работа в течение 2,2 секунды на скорости 8 Махов и высоте 30 км! Это в 40 раз дольше, чем у аналогичного китайского теста 2023 года (50 мс). 🔍 Суть работы: ✴️ Топливо впрыскивается через сверхтонкие инжекторы (0,3 мм) ✴️ Поток сталкивается с клином под 20° ✴️ Возникает детонационная волна, формируя устойчивое сгорание ✴️ Давление в камере возрастает до 272 кПа — в 10 раз выше исходного ⚙️ Пока 60% топлива не достигает зоны горения, но инженеры уже работают над улучшением конструкции, чтобы повысить эффективность. 🛰️ Участие CALT (ключевого игрока в китайской ракетной отрасли) указывает на военно-космический потенциал разработки. Технология может стать основой для гиперзвуковых платформ двойного назначения — как военных, так и гражданских. 📉 Что не смогли США — могут реализовать в Китае. Новый виток гонки за гиперзвук начался? #Китай#Гиперзвук#ДетонационныйДвигатель#CALT#RP3#Аэрокосмос#Мах16#ВоенныеТехнологии#Наука#ТехнологииБудущего#Hypersonic#Mach16#DualUseTech#Инженерия#Авиастроение