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 1 слични објави

Пребарај: #howaboustyle

当前筛选 #howaboustyle清除筛选
Глубоко о модном

@gluboko_o_modnom · Post #5338 · 04.12.2023 г., 09:51

“What becomes a Legend most?” — легендарная и точно одна из самых красивый рекламных кампаний когда-либо явивших себя миру мехового бренда Blackglama. В 1968 году владельцы ранчо GLMA (Ассоциация производителей норки Великих озер) наняли небольшое агентство в Нью-Йорке, чтобы привлечь внимание к своему продукту — меху темной норки высшего качества. Могли ли они представить, что с легкой руки копирайтера Джейн Трейи, родится бренд Blackglama, а вместе с ним и феноменальная рекламная кампания? Идея ассоциировать дорогой мех с известными людьми пришла к креативной девушке по причине невозможности передать свойства дорогого меха через фото. Решение оказалось простым и гениальным: черно-белые фотографии знаменитых женщин и мужчин [всего четырех за всю историю кампании] на сером фоне произвели настоящий фурор. Софи Лорен, Брижит Бардо, Диана Вриданд, Лорен Бэколл, Катрин Денев, Лучано Паваротти, Рудольф Нуреев, Наоми Кэмпбелл, Джанет Джексон, Синди Кроуфорд, Жизель Бундхен и многие другие знаменитости становились лицами бренда на протяжении более чем тридцати лет. Первые пять лет снимал звезд Ричард Аведон, затем эстафету принял Билл Кинг, а позже и другие, в числе которых Энни Лейбовиц. Интересно, что в основном знаменитости не получали гонорар за съемку, но могли выбрать любую из моделей меховых пальто [чем почти никто не брезговал]. 📸Blackglama famous advertising campaign “What becomes a Legend most?”, 1960-1980s. Richard Avedon, Bill King, Annie Leibovitz and others #artinspiration#howaboustyle