@magicgakuen · Post #2186 · 03.07.2025 г., 01:24
#胜利女神NIKKE#赫尔姆#GoddessOfVictoryNikke#Helm
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: #helm
@magicgakuen · Post #2186 · 03.07.2025 г., 01:24
#胜利女神NIKKE#赫尔姆#GoddessOfVictoryNikke#Helm
@magicgakuen · Post #2892 · 18.07.2025 г., 05:04
#胜利女神NIKKE#赫尔姆#GoddessOfVictoryNikke#Helm#Ai漫画二次元
@dreamsgallerys · Post #44 · 28.04.2023 г., 17:49
#art#ai#midjourney#knight#medieval#armor#helm
@githubtrending · Post #14942 · 10.07.2025 г., 13:30
#go#chart#charts#cncf#helm#kubernetes Helm is a tool that helps manage applications on Kubernetes. It simplifies deploying and managing apps by using pre-configured packages called Helm Charts. These charts include all the necessary resources for an application, making it easy to install, update, or remove apps with just a few commands. This saves time and reduces errors, as you only need to edit a single file to change settings across different environments. Using Helm boosts productivity and makes deploying complex applications much easier. https://github.com/helm/helm
@githubtrending · Post #14809 · 08.06.2025 г., 13:30
#ruby#beginners#hacktoberfest#hacktoberfest2020#helm#kubernetes#kubetools Kubernetes is a powerful tool for managing containerized applications. To learn Kubernetes, you can use platforms like Kubelabs, which offer interactive tutorials and labs. These resources help you understand Kubernetes concepts from the basics to advanced levels. By using these platforms, you can practice deploying applications, managing resources, and ensuring high availability and scalability. This hands-on approach helps you gain practical experience and improve your skills in managing complex applications efficiently. https://github.com/collabnix/kubelabs
@githubtrending · Post #15595 · 01.04.2026 г., 11:30
#go#distribution_spec#helm#kubernetes#oci#oci_distribution#opencontainers#zot Zot is a lightweight, production-ready OCI-native container registry for storing images, Helm charts, SBOMs, and other artifacts without vendor lock-in. It offers built-in authentication (OIDC, LDAP), storage options (S3, Azure), scanning, caching to cut Docker Hub limits/latency, and ARM/edge support as a single binary. You benefit by easily self-hosting a secure, scalable alternative to Docker Hub, saving costs, boosting speed, and enabling secret-less workflows on any device. https://github.com/project-zot/zot