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 3 слични објави

Пребарај: #enceladus

当前筛选 #enceladus清除筛选
Universe Mysteries 🪐

@cosmomyst · Post #674 · 11.02.2026 г., 22:21

🪐 Beneath the icy surface of Saturn's moon Enceladus, scientists have found clear evidence of a global subsurface ocean of salty water. Powerful geysers shoot out water vapor and ice particles from cracks called "tiger stripes," revealing the presence of liquid water kept warm by heat from the moon's core—making Enceladus one of the most promising places to search for life beyond Earth. ✨ #Enceladus⚡#moons⚡#oceans⚡#nasa⚡#galaxy⚡#stars⚡#astronomy⚡#universe⚡#cosmos⚡#space 👉subscribe Universe Mysteries 👉more Channels ​

Universe Mysteries 🪐

@cosmomyst · Post #82 · 05.08.2025 г., 00:11

🪐 Saturn’s tiny moon Enceladus harbors a global ocean beneath its icy crust, and scientists have detected plumes of salty water and organic molecules—building blocks of life—eruption from cracks near its south pole. These discoveries suggest that Enceladus may offer the right conditions for simple life to exist, hidden far below the frozen surface. ✨ #Enceladus⚡#astrobiology⚡#ocean⚡#nasa⚡#galaxy⚡#stars⚡#astronomy⚡#universe⚡#cosmos⚡#space 👉subscribe Universe Mysteries

Universe Mysteries 🪐

@cosmomyst · Post #559 · 15.12.2025 г., 12:21

🪐 The only confirmed ingredient for life beyond Earth so far is in the form of organic molecules—carbon-based chemicals—found on Saturn’s moon Enceladus. Data from the Cassini spacecraft revealed plumes of water vapor, methane, and complex organic compounds spraying from cracks in the moon’s icy surface, providing real evidence that some ingredients for life are scattered throughout our solar system as we continue the search for actual alien organisms. ✨ #aliens⚡#Enceladus⚡#organics⚡#nasa⚡#galaxy⚡#stars⚡#astronomy⚡#universe⚡#cosmos⚡#space 👉subscribe Universe Mysteries 👉more Channels ​