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 1 слични објави

Пребарај: #globalisish

当前筛选 #globalisish清除筛选
Green University CA | Official

@centralasian_greenuniversity · Post #715 · 03.02.2026 г., 10:30

3.8 Billion People Could Face Extreme Heat by 2050 🌡️ A new Oxford University study warns that if global temperatures rise by 2 °C, nearly 3.8 billion people may be exposed to deadly heat. 🔴Urgent action is needed to build cooling infrastructure, especially in countries unaccustomed to extreme temperatures #ClimateChange#ExtremeHeat#GlobalWarming#OxfordStudy _________ 2050 yilga borib 3,8 milliard kishi ekstremal issiqlikka duch kelishi mumkin 🌡️ Yangi Oksford universiteti tadqiqoti shuni ko‘rsatadiki, global harorat 2 °C ga ko‘tarilsa, deyarli 3,8 milliard kishi xavfli issiqlikka duchor bo‘lishi mumkin. 🔴 Ayniqsa yuqori haroratga ko'nikmagan mamlakatlarda sovutish infratuzilmasini tezkor rivojlantirish zarurdir. #IqlimOzgarishi#EkstremalIssiqlik#GlobalIsish#OxfordTadqiqoti ✉️[email protected] ☎️ +998 55 512 00 77 📍Location 🌐Website | 📱Telegram | 📱Instagram | 📱LinkedIn | 🟥YouTube