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
СД Хэдхантер дивиденды за 2025 год — 233 руб./акц. (ДД: 7,9%) Группа направит на дивиденды около 116% скорр. чистой прибыли. ВОСА — 27 апреля#HEAD
Читать далее
👉https://smartlab.news/i/180790
мы в max
Хэдхантер МСФО за IV кв и 2025 год
♦️ Выручка за IV кв ₽10,4 млрд (+0,4% г/г)
♦️ Выручка за год ₽41,2 млрд (+4% г/г)
♦️ Чистая прибыль за IV кв ₽5,4 млрд (–18,7% г/г)
♦️ Чистая прибыль за 2025 год ₽20,8 млрд (–14,9% г/г)
♦️ Скорр. EBITDA за IV кв ₽5,9 млрд (+7% г/г)
♦️ Скорр. EBITDA за 2025 год ₽22,7 млрд (–4,7% г/г)
♦️ Прогноз на 2026 год: Рост выручки до 8% г/г при сохранении рентабельности по скорр. EBITDA на уровне выше 50%
♦️Совет директоров рекомендовал дивиденды 233 руб. на акцию.
#HEAD
Сайт | Бот | Invest Era
Хэдхантер МСФО 2025 г:
📈 выручка ₽41,20 млрд (+4,0% г/г)
📉 чистая прибыль ₽17,99 млрд (снижение в 1,3 раза г/г)#HEAD
Читать далее
👉https://smartlab.news/i/183966
мы в max
🖨 Хэдхантер МСФО за IV кв и 2025 год:
📈 Выручка за IV кв ₽10,4 млрд (+0,4% г/г)
📈 Выручка за год ₽41,2 млрд (+4% г/г)
📉 Чистая прибыль за IV кв ₽5,4 млрд (–18,7% г/г)
📉 Чистая прибыль за 2025 год ₽20,8 млрд (–14,9% г/г)
📈 Скорр. EBITDA за IV кв ₽5,9 млрд (+7% г/г)
📈 Скорр. EBITDA за 2025 год ₽22,7 млрд (–4,7% г/г)
🔮 Прогноз на 2026 год: Рост выручки до 8% г/г при сохранении рентабельности по скорр. EBITDA на уровне выше 50%
#HEAD
Читать далее
👉https://smartlab.news/i/180789
мы в max
МНЕНИЕ: Краткосрочно акции Хэдхантер непривлекательны: ждем слабых показателей в 1К26. Долгосрочно смотрим позитивно с рекомендацией «Покупать» на фоне смягчения ДКП - Совкомбанк
Читать далее
👉https://smartlab.news/i/179614
#HEAD
🖨 Хэдхантер операционные результаты за III кв 2025 года:
— Выручка ₽10,94 млрд (+1,9% г/г) 📈
— Скорр. чистая прибыль ₽6,12 млрд (–15,5% г/г) 📉
Читать далее
👉https://smartlab.news/i/169930
#HEAD