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 3 слични објави

Пребарај: #homura

当前筛选 #homura清除筛选
ALL About RSS

@AboutRss · Post #866 · 06.11.2020 г., 01:00

Homura : 多平台 #开源#RSS阅读器 #Homura 是国人新开发的三栏 RSS 阅读器,已释出 Win Mac Linux 安装包。作者表示是自用,所以会在一段时间内保持维护。 https://github.com/Saul-Mirone/homura 发现于 https://twitter.com/SaulMirone/status/1324028552363220992

小喵的ACG黄油 (重开版)

@xiaomiaogame · Post #3222 · 07.03.2026 г., 12:11

炎姬 Homura Hime Build.22227347+全DLC 官方中文版 炎姬 发行日期:2026 年 3 月 4 日 类型:华丽格斗 砍杀 弹幕射击 动作角色扮演 女性主角 3D 最低配置: 需要 64 位处理器和操作系统 操作系统 *: Windows 7/10 (64 Bit) 处理器: Intel Core i5 内存: 8 GB RAM 显卡: NVIDIA GTX 1660 DirectX 版本: 11 存储空间: 需要 34 GB 可用空间 《炎姬》是一款追求极致动漫美学表现力,以及立体弹幕的爽快感的 3D 动作游戏。 游戏中,玩家必须在弹幕中穿梭,结合近战与远程攻击打出流畅连招, 同时通过闪避与格挡來应对妖魔们一波接一波的猛烈攻势。 这是个人类与妖魔并存的世界,死亡之前带有强烈执念或情绪的灵魂会转化成上级妖魔,除了拥有足以破坏世界平衡的法力之外, 上级妖魔所在的区域也会因为妖力而形成奇异诡谲的光景,附近的生物和凡人也会因为妖力的感染而转变为单纯靠欲望而行动的低等魔物。 强大妖魔的出现,使大神官不得不派出手下最优秀的除妖使 – 炎姬、以及辅佐她的神使 – 安,来进行斩妖净化世界的任务。 游戏特徵 流畅且刺激的连击体验。 充满挑战性的3D弹幕。 击倒妖魔少女,解锁特殊的武器装备。 突破妖魔的阻挠,揭露世界的真相。 评分 作者 #Crimson Dusk #PC#ACT#正经游戏#官中 #炎姬#Homura Hime 下载地址