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: #globalranking

当前筛选 #globalranking清除筛选

4 ta oliygoh fanlar boʻyicha dunyoning eng nufuzli universitetlari TOP-1000 roʻyxatida! Buyuk Britaniyaning nufuzli “Times Higher Education” reyting tashkiloti 2026-yil uchun “World University Rankings 2026 by Subject” – fanlar boʻyicha dunyoning eng nufuzli oliygohlar roʻyxatini eʼlon qildi. Roʻyxatdan 4 ta O‘zbekiston oliy ta’lim muassasasi, jumladan Islom Karimov nomidagi Toshkent davlat texnika universiteti ilk marotaba fan reytingidan joy oldi. 📊Reytingga kirgan OTMlar va natijalar: ➖ TIQXMMI Milliy tadqiqot universitetining tabiiy fanlar, matematika va statistika – 301-400, shuningdek, muhandislik fanlari boʻyicha – 401-500; ➖ O‘zbekiston milliy universitetining tabiiy fanlar, matematika va statistika fanlari boʻyicha – 801-1000; ➖ Toshkent davlat texnika universitetining tabiiy fanlar, matematika va statistika – 501-600, shuningdek, muhandislik fanlari boʻyicha – 801-1000; ➖ Toshkent axborot texnologiyalari universitetining ta’lim – 601-800, muhandislik – 801-1000, kompyuter ilmlari va dasturlash fanlari boʻyicha – 1001+. Ma’lumot uchun, “Times Higher Education” fanlar bo‘yicha jahon universitetlarini 11 ta asosiy yo‘nalish, 148 ta fan kesimida baholaydi. Bu natijalar so‘nggi yillarda muhandislik, axborot texnologiyalari, aniq va tabiiy fanlar rivojiga qaratilgan tizimli e’tiborning amaliy samarasi bo‘lib, O‘zbekiston oliy ta’limi xalqaro maydonda tobora mustahkam o‘rin egallayotganini ko‘rsatadi. #THE_2026#GlobalRanking#IlmFan Bizni kuzating Facebook | Instagram |YouTube|Telegram