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 3 слични објави

Пребарај: #foodlovers

当前筛选 #foodlovers清除筛选
Dishes.Cooking.Food

@cookingdish · Post #545 · 11.10.2024 г., 13:08

Spicy Tuna Cucumber Rolls ◇ Ingredients: 🍚Rice: - 1 Cup Premium Quality Short Grain or Sushi Style Rice - 1 Cup water - 1/4 Cup of Rice Vinegar - 1.5 Tbs of Sugar - 1 Tsp of Salt 🐟Spicy Tuna: - 1 Lb Sushi Grade Tuna Steak - 1/4 Cup Mayo - 1 1/2 Tbs Sriracha - 1 Tsp Sesame Oil - 1 Tbs Soy Sauce - Sesame Seeds - Finely Sliced Chives - Salt #SushiRecipe#SpicyTuna#JapaneseCuisine#FoodLovers#EasyRecipes🍣 @dishes

Dishes.Cooking.Food

@cookingdish · Post #615 · 17.12.2024 г., 17:19

Korean Kuksi 🍲 Ingredients: 🥩 500g Beef, thinly sliced 🍜 200g Wheat noodles 🧅 1/2 Onion, thinly sliced 🧄 2 cloves of Garlic, minced 🥒 1 Cucumber 🥗 1 Bunch of Radish 🥬 1/4 Cabbage 🍅 4 Tomatoes 🥚 4 Eggs 🌶️ Chilli powder to taste 🌿 1/2 Tsp Coriander 🧂 Salt/Pepper to taste 🫕 5 Tbsp Soy sauce 🍬 1 Tbsp Sugar 🥄 2 Tsp Sesame oil 🍋 1.5 Tsp Vinegar 🫛 1/4 cup Vegetable oil 💧 1 liter of cold Water ✨ Sesame seeds: for topping #KoreanKuksi#ColdNoodleSoup#AsianCuisine#KoreanFood#EasyRecipes#FoodLovers#FreshIngredients#CookingAtHome @dishes

🍽 Топ-100 блюд мира 2025 по версии TasteAtlas — мы разобрали, какие кухни завоевали сердца гурманов по всему миру и чем они заслужили свою славу. От сочной Picanha до нежного Maguro nigiri sushi — этот рейтинг заставит вас проголодаться! 📊 Читайте подробный анализ и смотрите, кто занял вершину кулинарного Олимпа — в нашем новом материале. Пишите в комментариях и делитесь статьёй. https://yep.uz/ru/2025/08/tasteatlas-top-100-blyud-2025-analiz-yepuz/ #Топ100Блюд#TasteAtlas2025#Кулинария#Гастрономия#Еда#Foodie#МироваяКухня#YepUz#Анализ#РейтингБлюд#Еда2025#FoodLovers#FoodRanking