@nijiuramaids · Post #8696 · 19.01.2026 г., 10:01
〘🫖〙#Fancy inst: konpeidose ㅤ┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Подписаться | Предложка | Буст
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #fancy
@nijiuramaids · Post #8696 · 19.01.2026 г., 10:01
〘🫖〙#Fancy inst: konpeidose ㅤ┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Подписаться | Предложка | Буст
Hashtags
@nijiuramaids · Post #8634 · 07.12.2025 г., 18:01
〘🫖〙#Fancy ㅤ┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Подписаться | Предложка | Буст
Hashtags
@nijiuramaids · Post #7858 · 03.06.2025 г., 11:04
〘🫖〙#Fancy
Hashtags
@bestwallpapes · Post #3773 · 28.11.2025 г., 07:21
@Bestwallpapes #Anime#Fancy
@bestwallpapes · Post #3314 · 16.03.2025 г., 08:01
@Bestwallpapes #Anime#Fancy
@bestwallpapes · Post #3049 · 15.11.2024 г., 05:30
@Bestwallpapes #Anime#Fancy
@bestwallpapes · Post #2871 · 26.09.2024 г., 12:29
@Bestwallpapes #Anime#Fancy
@BEauTiful_TheMe · Post #771 · 23.04.2018 г., 15:06
#fancy | #blue #⃣#wallpaper 💚@Beautiful_Theme💚 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 😍@Beautiful_Wallpaper😍
Hashtags
@nijiuramaids · Post #8073 · 15.07.2025 г., 05:03
「💻」 #Group #Itai#Fancy by john
@wangzhuanzhan · Post #32380 · 05.09.2024 г., 08:51
H-h花h花h公g子z-花花公子(1950) 直达链接:https://pan.quark.cn/s/9f775e822a73 #花花公子#Fancy Pants 链接:https://link3.cc/sf_com #电影#喜剧#美国#50年代
@PinYunPs · Post #14869 · 15.07.2024 г., 14:47
#Fancy Network #SS #复用检测#流媒体检测 #广州移动1000M #四川电信1000M #福建联通1000M 官网:https://dash.justfancy.net 频道:https://t.me/justfancy_studio 群组:https://t.me/+5iPJOR6cJqY5M2I1
@bestwallpapes · Post #3748 · 08.11.2025 г., 15:58
@Bestwallpapes #Anime#Naruto#Fancy