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 2 слични објави

Пребарај: #ietf

当前筛选 #ietf清除筛选
科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #3732 · 28.08.2025 г., 03:16

互联网新草案:网页将明确“AI 成分表”,标明 AI 参与程度 互联网工程任务组(IETF)近日发布《AI 内容披露头字段》草案,拟在网页 HTTP 响应中新增可机读的 AI 使用标记。该草案旨在为网页服务器响应添加新的 HTTP 头字段,用于标记人工智能在网页内容生成中的参与情况。该头字段将包含五个主要信息:mode(AI 使用模式)、model(使用的 AI 模型名称)、provider(模型提供方)、reviewed-by(内容审查人)及 date(生成或修改日期时间)。mode 包含四种模式:none、ai-modified、ai-originated 和 machine-generated。IETF 指出,这种标准化标记方式可为网络爬虫、内容分析工具和归档系统提供低延迟的 AI 检测途径。该草案目前尚未成为正式标准,未来可能调整。IT之家 🏷#AI#HTTP#字段#IETF 📢频道👥群组📝投稿

AIGC

@aigcrubbish · Post #245 · 11.03.2026 г., 13:46

[$] HTTPS certificates in the age of quantum computing IETF 成立新工作组,研究后量子时代的 HTTPS 证书认证问题。为应对未来量子计算机的威胁,该工作组正探索在后量子密码学下,如何实现身份认证与证书透明性。主要挑战在于后量子证书体积将增大至约 40 倍,工作组正研究压缩技术,这些技术也可能提升传统证书的效率。 原文链接:https://lwn.net/Articles/1060941/ #网络安全#量子计算#密码学#IETF #AIGC Read more