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: #fetiart

当前筛选 #fetiart清除筛选

📣[2.11]部分更新通知🔞-每天更新 从未间断 🎉【写真/视频套餐】新年特惠:SVIP:原价98,仅需68;SSVIP:原价299,仅需168;SSSVIP:原价599,仅需299 🎉购买及预览频道:https://t.me/Laowang_2👈👈 #神楽坂真冬 – 全套217期&随包视频[89.1G-2025.2] #Vinnegal – 全套27期[2.3G-2025.2] #三度_69 – 全套87期含随包视频[22.1G-2025.2] #小仓千代w – 全套116期&随包视频[21.3G-2025.2] #Hana Bunny – 全套186期[1.2G-2025.2] #咬一口兔娘(黏黏团子兔) – 全套209期&视频[218.1G-2025.2] #封疆疆v – 全套62期合集[20.2G-2025.2] #星澜是澜澜叫澜妹呀 – 全套46期含随包视频[33.3G-2025.2] #YITUYU艺图语 – 合集全套6723(+10)期[2560G-2025.2] #IESS异思趣向 – 全套11系及丝享家1920套&视频[210.6G-2025.2] #MussGirl慕丝女郎 – 合集总520期/学妹系列/视频29期[125.3G-2025.2] #SSA丝社 – 超清全套合集700套 + 395期4K视频[1592G-2025.2] #ROSI视频 – 合集全套579期&含小视频57[208G-2025.2] #ROSI写真 – 全套合集0001-4793期[227GB-2025.2] #唐安琪 – 全套秀人网合集[221期-2025.2] #梦心玥(梦心月)- 秀人网全套合集[324期-2025.2] #tina_甜仔(Zoe柚柚) – 秀人系全套合集[71期-2025.2] #觅芙少女 – 非连续71套&视频[342G-2025.2] #FetiArt – 全套合集[89期-2025.2] #初夏女神 – 全套246期&4K视频合集[1198G-2025.2] #BoBoSocks袜啵啵 – 全套479期(+2 含4K视频)+限积分9套[2994G-2025.2] #物恋传媒 – 全套2210期含4K原版视频[10199G-2025.2] #唐安琪(秀人网) – 内购合集无水印[32期-2025.2] #杨晨晨(秀人网) – 私拍&定制&微密合集 – 印度女郎/厨娘的投喂等[43套-2025.2] 【以上更新仅为一部分..........】