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: #github开源

当前筛选 #github开源清除筛选
折腾实验室频道

@TossLabChannel · Post #896 · 21.11.2025 г., 14:33

#WiFi感知#室内安防#HomeAssistant#GitHub开源 ESPectre:基于 Wi-Fi CSI 的室内人体活动检测系统(支持 Home Assistant) ✨ 通过分析 2.4GHz Wi-Fi 通道状态信息(CSI)实现无摄像头移动检测,适合接入 Home Assistant 做智能家居自动化 ESPectre 是一个利用 ESP32-S3 采集 Wi-Fi CSI 来做室内移动 / 占用检测的开源项目,目前 GitHub 上已获得约 2.7k+ Star,属于近期非常热门的 Wi-Fi 感知与智能家居方向项目之一,社区讨论也比较活跃。 项目亮点 • 利用 Wi-Fi 信号变化完成 IDLE / MOTION 检测,无需摄像头、麦克风或可穿戴设备 • 完整的系统架构、数学与信号处理说明,偏工程+研究性质,适合折腾与深度学习 • 原生支持通过 MQTT 接入 Home Assistant,将其作为占用/移动传感器参与自动化流程 硬件与技术栈 • 家庭现有 2.4GHz Wi-Fi 路由器 + 一块 ESP32-S3 开发板(约 10 欧元级别) • 使用 ESP-IDF 进行开发与固件烧录,代码主要由 C 编写 • 仓库内提供 README、SETUP、CALIBRATION 等文档,指导环境搭建、部署与阈值校准 适合人群与玩法 • 想在家中玩“无感占用检测”“无摄像头安防”的智能家居玩家 • 对 Wi-Fi Sensing / CSI / 信号处理感兴趣,想看完整工程实现与算法细节的开发者 • 打算在 Home Assistant 中做更精准的“人在/不在”自动化(灯光、空调、安防联动等) 🔘@TossLab🔘@TossLabChannel