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 2 слични објави

Пребарај: #fingerprinting

当前筛选 #fingerprinting清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15527 · 28.02.2026 г., 11:30

#typescript#fingerprinting#playwright#puppeteer#scraping#typescript Fingerprint-suite is a toolkit that generates and injects realistic browser fingerprints into automated browsers like Playwright and Puppeteer. It includes four modular packages: header-generator for HTTP headers, fingerprint-generator for browser fingerprints, fingerprint-injector for injection, and a Bayesian network for realistic fingerprint creation. Since websites increasingly use fingerprinting to track and identify users, this tool helps your web scrapers avoid detection by mimicking real browser behavior. You can customize fingerprints by device type and operating system, making your automated browsing appear completely legitimate to anti-bot systems. https://github.com/apify/fingerprint-suite

С 17 по 20 ноября в Астане на базе Казахстанского филиала МГУ имени М. В. Ломоносова прошла международная конференция «Sediment and pollutants transport in river catchments: monitoring, fingerprinting and source apportionment». 🌍 Мероприятие объединило ученых из России, Казахстана, Италии, Испании, Бельгии, Великобритании, Бразилии, Ирана и Китая. Ключевой темой дискуссий стала оценка происхождения источников наносов в речных бассейнах, известная как «фингерпринтинг» (от англ. fingerprinting) или трассировка наносов. Если в западных странах этот подход уже интегрирован в практики управления бассейнами рек, то в России он находится на стадии активного становления. В рамках научной программы были сделаны доклады об использовании радионуклидов (цезий-137, свинец-210) для оценки темпов эрозии, а также о миграции тяжелых металлов и полициклических ароматических углеводородов. Были представлены результаты исследований на самых разных географических объектах: от малых рек Москвы и горных водосборов Кавказа до речных систем Южной Америки, Сибири и Дальнего Востока, и засушливых регионов Центральной Азии. 👩🏻‍💻👨🏻‍💻В конференции приняли участие разработчики пакета FingerPro — Ивана Лизага (Ivan Lizaga, Испания) и Летисия Гаспар Феррер (Leticia Gaspar Ferrer, Испания). Состоялся мастер-класс по основам метода фингерпринтинга. Участники семинара смогли на практике разобрать методы интерпретации данных и моделирования для количественной оценки вклада различных источников эрозии при помощи библиотеки FingerPro. По результатам конференции будет подготовлен специальный выпуск журнала «Известия Русского географического общества», посвященный вопросам миграции наносов и загрязняющих веществ. 📓Сборник материалов по итогам конференции скоро будет доступен на сайте мероприятия: https://sediment.ru/page69546043.html #конференции#fingerprinting#наносы#эрозия#Астана#МГУ