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 4 слични објави

Пребарај: #humanimpact

当前筛选 #humanimpact清除筛选
Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #829 · 28.09.2025 г., 20:11

🌎 Southern China’s Stone Forest, or Shilin, is a dramatic landscape of towering limestone pillars shaped by both natural erosion and centuries of quarrying. Human mining over the last thousand years has altered parts of this ancient karst region, creating new rock formations and open spaces alongside original spires. ✨ #geology⚡#humanimpact⚡#landscapes 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels ​

Amazing Geography 🌍

@amazingeo · Post #16 · 10.08.2025 г., 03:12

🌍 Cities often create "urban heat islands," where temperatures are higher than surrounding areas due to concrete, asphalt, and less greenery. This effect can raise cities’ temperatures by several degrees. ✨ #urbanization⚡#temperature⚡#humanimpact⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography🌍

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #799 · 22.09.2025 г., 20:11

🌎 One of Earth's largest artificial lakes, Lake Volta in Ghana, was created in the 1960s by damming the Volta River. Spanning about 8,500 square kilometers, it supports fisheries and transportation but submerged forests and displaced over 78,000 people during its construction. ✨ #humanimpact⚡#reservoirs⚡#Africa 👉subscribe Interesting Planet 👉more channels Channel list ​

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #930 · 18.10.2025 г., 18:11

🌎 The Florida Everglades, once a vast slow-moving river system, has been dramatically altered by canals, levees, and drainage for agriculture and cities. Over 50% of the original wetlands have been lost since the early 20th century, reducing habitat for species like the Florida panther and snail kite. ✨ #Everglades⚡#wetlands⚡#humanimpact 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels ​