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: #fiberglass

当前筛选 #fiberglass清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65257 · 12.04.2026 г., 11:28

🚀 STOCKS | Citic Securities Predicts A-Share Market Recovery Amid Improved Conditions On April 12, Jin10 reported that Citic Securities released a research note indicating a recovery trend in the A-share market this week. According to Jin10, this improvement is attributed to enhanced market risk appetite, liquidity, and fundamentals. Looking ahead, while the pace of growth may slow, the market is expected to continue its upward trajectory in the short term, with medium-term risks posed by sustained high oil prices. April is anticipated to see a return to fundamentals, with a focus on first-quarter reports and identifying promising industries. Industry allocation should center on sectors with high first-quarter prosperity, marginal fundamental improvements, and those benefiting from policy, low allocation levels, and seasonal demand. Key sectors to watch include resources (gold, energy metals, aluminum, minor metals), AI (optical communication, fiberglass, gas turbines), lithium batteries (battery and lithium materials), oil transportation, chemical raw materials, brokerage firms, coal, general equipment, infrastructure construction, and service consumption. #STOCKS#Ashare#MarketRecovery#CiticSecurities#Liquidity#RiskAppetite#Fundamentals#OilPrices#IndustryAllocation#Resources#Gold#EnergyMetals#Aluminum#MinorMetals#AI#OpticalCommunication#Fiberglass#GasTurbines#LithiumBatteries#BatteryMaterials#LithiumMaterials#OilTransportation#ChemicalRawMaterials#Brokerage#Coal#GeneralEquipment#InfrastructureConstruction#ServiceConsumption