@libertaeragione · Post #4037 · 08.11.2023 г., 00:46
#Elezioni#USA#Governative#Kentucky Decision Desk prevede che Andy #Beshear (#D|Centro-sinistra) sarà rieletto Governatore del Kentucky. @OsservatorioEsteri
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #governative
@libertaeragione · Post #4037 · 08.11.2023 г., 00:46
#Elezioni#USA#Governative#Kentucky Decision Desk prevede che Andy #Beshear (#D|Centro-sinistra) sarà rieletto Governatore del Kentucky. @OsservatorioEsteri
@ultimoraPOLITICS · Post #39553 · 16.05.2022 г., 18:00
#Sondaggi#USA#Governative#Texas Sondaggio di UTT: Greg #Abbott (#R|ECR): 46% (+1) Beto #ORourke (#D|Centro-sinistra): 39% (+1) Delilah #Barrios (#GPUS|Verdi): 3% (+3) Mark Jay #Tippetts (#LP|Libertari): 3% (+3) Qualcun altro: 8% (-8) Non lo so: 2% (+1) Data rilevazione: 2-10 maggio +/-: 8-15 febbraio Intervistati: 1232 @UltimoraPolitics
@libertaeragione · Post #4022 · 23.10.2023 г., 07:36
#Elezioni#Argentina#Governative #BuenosAires Axel #Kicillof (#UP|Peronisti): 44,8% Néstor #Grindetti (#JxC|Centro-destra): 26,62% Carolina #Piparo (#LLA|Destra libertaria): 24,59% Ruben #Sobrero (#FI|Sinistra radicale): 3,88% Axel Kicillof rimane Governatore della Provincia di Buenos Aires @OsservatorioEsteri
@UltimoraPOlitics · Post #38276 · 04.05.2022 г., 10:03
#Elezioni#USA#Governative#Ohio Risultati definitivi: #Primarie#R|ECR: Mike #DeWine: 48,1% Jim #Renacci: 28% Joe #Blystone: 21,8% Ron #Hood: 2,1% Primarie #D|Centro-sinistra: Nan #Whaley: 65,1% John #Cranley: 34,9% Mike DeWine e Nan Whaley si sfideranno l'8 novembre per le elezioni governative dell'Ohio. @UltimoraPolitics