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: #fusaka

当前筛选 #fusaka清除筛选
以太坊区块链新闻| ETH 以太币圈热瓜

@ethereumglobalnews · Post #1479 · 04.12.2025 г., 03:58

🪙#Ethereum completes the #Fusaka upgrade, marking the start of a twice-per-year development cycle. 以太坊正式完成 「Fusaka 升級」,宣告進入半年一次、極速迭代的新開發節奏。 #虚拟货币#Markets#DeFi#区块链#以太坊 ——— 📌 核心亮點:PeerDAS 透過大幅降低節點成本,為 Layer2 帶來高達8倍的數據吞吐量,結算速度更快、手續費更低,整體使用者體驗同步提升。 ✅Chat: @Web3NewsInsight 🦂 👇Tip👇讚 或點擊進行💎資源搜索👇

以太坊区块链新闻| ETH 以太币圈热瓜

@ethereumglobalnews · Post #1508 · 07.12.2025 г., 06:58

🪙 Ethereum | Fusaka Upgrade — 10-Year Vision & L2 FutureP.2 📈想理解 ETH 未來十年的大方向,這套內容真的必看。 #ETH#Ethereum#Fusaka #L2#DeFi#Markets#以太坊 ——— 深入解析 以太坊 Fusaka 升級 對未來: • L2 擴容的真正分工(上下集完整講解) • 主鏈 vs L2 的價值捕捉會如何分布 • 10 年佈局邏輯的長期成長曲線 ✅Chat: @Web3NewsInsight 🦂 👇Tip👇讚 或點擊進行💎資源搜索👇

以太坊区块链新闻| ETH 以太币圈热瓜

@ethereumglobalnews · Post #1507 · 07.12.2025 г., 06:28

🪙 Ethereum | Fusaka Upgrade — 10-Year Vision & L2 FutureP.1 📈 影片不是投資建議,純粹從 技術、版圖、資金流向、敘事節奏 拆給你聽。 #ETH#Ethereum#Fusaka #L2#DeFi#Markets#以太坊 ——— 深入解析 以太坊 Fusaka 升級 對未來 10 年的影響: • Fusaka 會如何改變 ETH 的底層結構 ✅Chat: @Web3NewsInsight 🦂 👇Tip👇讚 或點擊進行💎資源搜索👇