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 2 слични објави

Пребарај: #gracychen

当前筛选 #gracychen清除筛选
NEWS 鏈新聞-ABMedia

@abmedia_news · Post #24587 · 14.05.2026 г., 03:02

【📜 政策監理|Bitget執行長Gracy Chen發表看法,清晰法案會改變誰的命運?】 #CLARITYAct#加密貨幣監管#GracyChen Bitget執行長Gracy Chen於5月14日指出,CLARITY Act是產業成熟的轉折。 法案H.R. 3633要求落實資產隔離,並以聯邦規則取代碎片化MTL規範。此舉將獎勵合規先鋒,並淘汰披著DeFi外衣、挪用資產的模式。 📍閱讀全文: https://abmedia.io/bitget-ceo-on-clarity-act 📍 訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3891 · 16.01.2025 г., 10:00

AI Tokens Soar in Market Value Total market cap for AI-related tokens is projected to reach $60 billion by 2025, according to Bitget CEO Gracy Chen. Initial applications of neural networks will likely include trading and crypto wallet management, with exchanges launching their own agents to enhance customer service. CoinGecko’s 2024 crypto industry report shows AI agent tokens surged 322% in Q4, rising in market cap from $4.8 billion to $15.5 billion. Industry experts foresee a transformation in the Web3 sector thanks to AI-based assistants. Read more details on ForkLog #AI#Crypto#VC#Web3#Trading#Investment#Tokens#MarketCap#CoinGecko#NeuralNetworks#CustomerService#Blockchain#AIAgents#Q4Growth#CryptoReport#Bitget#GracyChen#Web3Transformation#HindenburgResearch#Decacorn#ColossalBiosciences