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

Hashtags

#define #tricks

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #flappybird

当前筛选 #flappybird清除筛选

The Idealist

@theidealist · Post #2042 · 13.05.2020 г., 13:00

Најди слично Погледај

Mental Floss: 10 изобретателей, которые сожалели о своих творениях Мы восхищаемся гениями, чьи изобретения преобразовали мир вокруг нас. Интернет, ядерная энергия, перцовые баллончики и даже кофе в капсулах - без всего этого наша цивилизация была бы совсем иной. Но многие "отцы" этих изобретений оказались в итоге недовольны своими творениями: кто-то, как создатель офисной кабинки Боб Пропст, считает, что его идею в итоге неправильно поняли, а, например, придумавшего кофе в капсулах Джона Сильвана пугает "монстр", чересчур облегчивший доступ человеческому мозгу к кофеину. Редакция Mental Floss отобрало 10 наиболее интересных изобретений, создатели которых оказались недовольны тем, что из всего этого вышло, перевод их текста мы представляем вам сегодня. «Если вам это нравится, вы ничего не понимаете в типографии». Это не злобная отрыжка анонимного критика шрифта Comic Sans, а мнение его создателя, дизайнера Винсента Коннари, озвученное в интервью Wall Street Journal. Коннари, однако, дополнил его: «Если вы ненавидите это, вы действительно тоже мало знаете о типографии, и вам нужно другое хобби». По мнению Коннари (которое разделяют многие) проблема Comic Sans заключается не в самом шрифте, а в его чрезмерном и неправильном использовании. Винсент изначально разрабатывал его для приложений Microsoft, ориентированных на детей, он должен был заменить Times New Roman в речевых пузырях. Автор никогда не предполагал, что шрифт станет настолько широко использоваться и высмеиваться». https://theidealist.ru/10inventions/ #MentalFloss#общество#история#интернет#FlappyBird#типография#РолиЧоппер#кофе

Hashtags

#mentalfloss #общество #история #интернет #flappybird #типография #роличоппер #кофе

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3670 · 21.12.2024 г., 14:37

Најди слично Погледај

Sticker Market Insights 🚀 An overview of the Sticker Market with upcoming NFT potentials. Stickers are gaining traction with unique IDs for future NFT conversion. Key collections include: - 🐔Flappy Bird: 5,555 editions; 733 sold. - 🐈‍⬛Blum: 10,268 sold from multiple editions. - 🐶DOGS: Some sold out with various editions. - 🐵Bored Apes: Sold out quickly with high ETH value. Key motivations for buying or holding: - Flipping and potential NFT benefits in EARN. - Increased arbitrage opportunities through expanded markets. Check out the StickerStore for purchases and Stars! #StickerMarket#NFT#FlappyBird#Blum#DOGS#BoredApes#PudgyPenguins#Notcoin#Onchain#EARN#Arbitrage#Stars#Telegram#Collectibles#DigitalArt#Crypto#MarketTrends#Community#Investment#Trading

Hashtags

#stickermarket #nft #flappybird #blum #dogs #boredapes #pudgypenguins #notcoin #onchain #earn #arbitrage #stars #telegram #collectibles #digitalart #crypto #markettrends #community #investment #trading