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 5 слични објави

Пребарај: #hit

当前筛选 #hit清除筛选
InstaVine

@instavine · Post #1360 · 31.07.2019 г., 17:15

Никак не отмазаться😅 —————- #hit ————— @Instavine

Hashtags

2️⃣ выпуск🔥 Этим летом прошёл самый масштабный тур амбассадоров BURN! В Ульяновске мероприятие традиционно прошло в вейк-парке, где амбассадоры провели открытую смену, рассказали о преимуществах продукта HiT и пообщались с гостями. Мы тоже были там — пообщались с ульяновской основой: Камалом, представителем сети кальянных OZ пригласил в гости в заведение и обещал угостить и сделать - лучший вкус ! Теперь делимся полными интервью и атмосферой события 💬 При поддержке BURN и Kalyan Sale. #BURN#HiT#AmbassadorsTour#КальянSails#OZ#Ульяновск#ИвлевМедиа

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15200 · 06.10.2025 г., 11:30

#php#ehr#emr#fhir#global_health#health#healthcare#hit#international#linux#medical#medical_informatics#medical_information#medical_records#openemr#osx#php#practice_management#proprietary_counterparts#sponsors#windows OpenEMR is a free, open-source electronic health records (EHR) and medical practice management software that works on many platforms like Windows, Linux, and Mac. It offers features such as patient scheduling, electronic billing, integrated health records, and support for both outpatient and inpatient care. It supports modern standards like FHIR for easy and secure data sharing between healthcare providers. OpenEMR is highly customizable, allowing you to tailor it to your specific needs, and it is ONC certified, ensuring compliance with healthcare regulations. Using OpenEMR can save costs compared to paid EHRs and gives you control over your patient data while benefiting from a supportive community and free resources. https://github.com/openemr/openemr