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
Japanese from Zero! 1
by George Trombley, Yukari Takenaka
Japanese From Zero! 是由专业日语口译员George Trombley和合著者Yukari Takenaka开发的一种创新和综合的日语学习方法。这一系列的课程和技巧在全球课堂中成功教授了超过十年。使用现代且易于理解的语法，Japanese From Zero! 是目前日语学习者以及完全初学者的理想课程。
Japanese From Zero! 系列的第一本书中，读者将学习新的语法概念、超过800个新单词和表达方式，并掌握平假名书写系统。
———
终于将先前一直感兴趣想尝试的事情提上了日程，那就是把日语也学了。虽然不知道能学到什么程度，能学多少，但是好的开始是成功的一半+兴趣永远是最好的老师。
Japanese From Zero! 整个系列共有5本，我选择这个系列之前也是做了一定的搜索调查，对于日语入门这块的适宜材料，此系列在外网的认知度以及用户群体的评价都是相当可以的。日语词汇分为Hiragana、Katakana以及Kanji。昨天刚把系列第一本看完，整本书会带你学完日语中的所有Hiragana，并且每节课都配有课后练习。
此书在大陆没有上市且没有中文版，遂需要有一定的英文基础才可学习。不过因为是语言教材类书籍，所以本身使用的英文内容也不是非常复杂，还是好入手的。建议使用电子版的用户可以选择打印出来后，进行学习练习，或者像我目前一样，使用带手写笔的设备，直接在PDF上面标注和练习。
咱们下一本再见~
———
- 原版中文实体书：大陆未上市，无中文版
- 原版中英文资源：见评论区分享
- 原版有声书资源：本书无有声书版本
———
频道：xzの小站
#Ebooks#Books
Books change lives. Let us help you find the ones that will change yours. Join us! 🖊️📖📚📊
#booklovers#ebooks#bookrecoumandations
Join us @booksreviewer555
From classics to hidden gems, we review them all! Join and discover your next favorite book. 📚📊#booklovers#ebooks#bookrecoumandations
Join us @booksreviewer555
🏆 Bot of the Day 🏆
@eBukBot brings complete feedbooks (Public Domain) ebook catalog into Telegram. Browse recent additions, search by title, author and/or description, share them on chats sending ebook preview message and download in multiple formats. Just click and start reading!
Search eBooks in English, Spanish, German, Italian or French.
#eBooks#Public#Domain#Books