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: #find
@H2HOLE · Post #49 · 23.08.2023 г., 09:33
發現博客來網路書局有一個（每字，美句）—收藏、紀錄、分享你最愛的一句活動頁面，可以讓使用者提交那些在書中瞥見且觸動他們的句子；還不僅僅只是書籍，也有可能是 CD 專輯中的內容。 點了幾篇發現應該有些規律，可以撰寫簡單的腳本程式去抓取內容，比如網址部分是： https://activity.books.com.tw/everylettermatters/sentence/single/<SENTENCE_ID> • 句子編號 <SENTENCE_ID> 看起來是有序的 • 句子會被嵌入圖片中，但是可以從 "分享到 Line" 的這一個功能的連結抓取，因為句子內容會被附加到分享連結中 • 出處跟作者部分就簡單了一點，可以在 <head></head> 裡面抓取 <meta> 標籤 ___ 感覺伊哥會對這個有些興趣，剛剛點了 "最多人收藏" 看一下大家都分享些什麼，排名靠前的竟然有 Peter Su…… #Find
Hashtags
@libreware · Post #1024 · 20.01.2022 г., 16:45
czkawka Multifunctional app to #find#duplicates, empty folders, similar images etc. Czkawka is a simple, fast and free app to remove unnecessary files from your computer Features: • Written in memory safe Rust • Amazingly fast • Multi-platform • Cache support • CLI and GUI frontend • Finds: - Duplicates - Empty files/folders - Big files - Temporary files - Broken files - Similar images/videos/musics Download: https://github.com/qarmin/czkawka/releases https://github.com/qarmin/czkawka @foss_desktop
Hashtags
@testflightynoti · Post #37559 · 03.05.2026 г., 22:05
#SONO#Find#Your #1 Join the SONO: Find Your +1 beta on ✈️#TestFlight 🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/A4aDYEGP Shared by Dimitri
Hashtags
@wangzhuanzhan · Post #33057 · 14.09.2024 г., 06:59
P-p判p我w有y罪z- 判我有罪 Find Me Guilty (2006) 直达链接：https://pan.quark.cn/s/9e38c2733a50 #判我有罪#Find Me Guilty #老大无罪 #Find Me Guilty: The Jackie Dee Story 链接：https://link3.cc/sf_com #电影#喜剧#美国#00年代
@TestFlightX · Post #34463 · 04.11.2024 г., 10:24
#LIFE360#FIND#FRIENDS#FAMILY https://testflight.apple.com/join/syX6IOJF
@testflightynoti · Post #37966 · 09.05.2026 г., 19:56
#Matcha#Find#Your#People Join the Matcha - Find Your People beta on ✈️#TestFlight 🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/BUMWtu9u Shared by Dimitri
@testflightynoti · Post #37837 · 08.05.2026 г., 10:40
#FitLocal#Find#Local#Trainers Join the FitLocal: Find Local Trainers beta on ✈️#TestFlight 🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/tJE8FBcS Shared by Dimitri
@WangZhuanZhan · Post #34770 · 03.11.2024 г., 05:58
X-x寻x找z心x中z的d你n- 寻找心中的你 王家欣 (2015) 直达链接：https://pan.quark.cn/s/e95386c8b3c3 #寻找心中的你 #王家欣 #Wong Ka Yan #Find My Mind of You 链接：https://link3.cc/sf_com #电影#爱情#内地#10年代
@BookLogSFW · Post #91115 · 18.05.2026 г., 06:03
书名：crash course for the new gre 4th editio - princeton review 文件：英文 · MOBI · 2MB · 4万字 · 0R 统计：308热度 | 5下载 | 1点赞 | 0收藏 评级：0分 (0人) 💬 质量：5分 (0人) 标签：#answer#question#Quantity#one#choices#two#number#choice#get#passage#re#time#word#like#questions#sentence#know#problem#GRE#first#find 上传：👤Swof #预览#SFW#收藏书籍 📜我喜欢的书籍[1本]
@nehkers · Post #216 · 11.11.2022 г., 23:46
香港良民證須知 好消息！英國政府專責處理 BN(O) 香港人事宜嘅部門 DLUHC，今日（2022年11月11日）就困擾香港人已久嘅申請良民證 (CNCC) 問題，為英國僱主以及一眾香港人撰寫公開信，解釋申請 CNCC 事宜，亦就指定行業列明指引，供英國僱主及香港人參考，以便利香港人就業。指定行業包括：教育、醫療、成人護理、的士/商用私家車司機以及航空業。你可以將有關英語信件的連結給予你的未來僱主，讓他們了解有關安排。 如有任何疑問，歡迎大家向英國港僑協會就業小組查詢。 電郵： [email protected] 英國港僑協會就業小組 #英國#港僑#協會#移英#港人#家園#計劃#hongkonger#hongkongers#hong#kong#people#britain#uk#united#kingdom#mission#perm#就業#搵工#工作#employment#find#job#seek#work#cncc#良民證#良民証#信