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
H&M: законодатель мод в области ОЦП
Во второй половине 2023 года крупнейшая в Европе розничная сеть по торговле одеждой H&M Group объявила о запуске нового зеленого финансового инструмента, который впоследствии будет способствовать сокращению выбросов парниковых газов со стороны поставщиков компании.
Суть данного зеленого инструмента заключается в том, что поставщикам предоставляется финансирование для модернизации технологий и процессов, которые позволяют снизить уровень негативного воздействия на окружающую среду.
Новый инструмент был запущен H&M Group в партнерстве с крупнейшим банком Сингапура DBS Bank и американским консалтинговым агентством Guidehouse (один из самых известных консультантов по устойчивому развитию). Механизм работы инструмента следующий: поставщики H&M разрабатывают программу модернизации своих заводов в целях снижения своего углеродного следа, затем они получают доступ к финансированию от DBS Bank на выгодных условиях, при этом они также получают техническую поддержку от Guidehouse.
А теперь посмотрим, как инструмент работает на практике. Первая успешная сделка по описанной выше схеме уже состоялась. Поставщик H&M Group из Индии Raj Woollen воспользовался льготным кредитом для финансирования установки на своем предприятии солнечных панелей, энергоэффективных двигателей и технологий водосбережения. Компания ожидает, что данные технологии позволят сократить выбросы парниковых газов на 20%.
Возникает вопрос: почему H&M Group этим занимается и что это им даст? Во-первых, компания поставила цель достичь «чистого нуля» к 2040 году с промежуточными целями по сокращению абсолютных выбросов Scope 1, 2 и 3 на 56% к 2030 году.
Но в сфере ритейла, как мы писали ранее в нашем исследовании, есть своя специфика: у большинства ритейлеров одежды основную часть выбросов составляют выбросы Scope 3 – это те выбросы, которые находятся вне прямого контроля компании. В случае H&M это почти 99% всех выбросов – то есть абсолютное большинство. Из них более 60% включают в себя производство тканей, одежды, сырье и транспортировку – то есть это все, что касается цепочек поставок. Этот пример наглядно доказывает, что без ОЦП озеленение некоторых отраслей (например, ритейла) невозможно.
#выживут_только_ОЦП#НИФИ#МСП#ОЦП#методология#Исследования_НИФИ#розница#HM
· •🍂• HASHTAGS EN INSTAGRAM • 🍂• ·
⇝•🍂• Tipos de hashtags
Podés usar distintos tipos de hashtags:
❏ Descripción
Describen lo que haces. Ej.: para quienes sacan fotos, #fotografa, para coaches, puede ser #coaching, #coachdemujeres.
❏ Resultados
Hablan de los beneficios que ofreces. Ejemplo: #motivar, #vendermas
❏ Contenido
Describen lo que estás mostrando puntualmente en la publicación. Ejemplo: #accesorios, #productostextiles, #cursosonline.
❏ Audiencia
Responden a quién dirigís la publicación. Depende 100% del público/cliente objetivo. Ejemplo: #mamaemprendedora, #noviasconestilo
❏ Ubicación
Apuntan a la ubicación geográfica en la cual comercializas lo que ofreces. Ejemplo: #zonasur, #latam
❏ Marca
Son los hashtags propios que creas para que tu comunidad sepa que, si los visita, encuentra tus publicaciones. Ejemplo: #hm#zara
Lo ideal es combinar hashtags relacionados puntualmente con la publicación, con los que hacen referencia a tu audiencia + tus hashtags de marca y de ubicación.
· · • • • • • · · · · • • • 🍁 • • • · · · · • • • • • · ·