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

Hashtags

#define #tricks

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #insar

当前筛选 #insar清除筛选

ГЕОЛОГИЯ & АРХЕОЛОГИЯ

@geologyarchaeology · Post #812 · 04.04.2026 г., 07:23

Најди слично Погледај

На днях вышла статья британских и новозеландских исследователей «Деформация, деформационные напряжения и скорости для Альпийско-Гималайского пояса по данным транс-континентальной спутниковой съемки Sentinel-1 InSAR и GNSS» Статья уже становится знаковым событием, символически совпавшим с новой Лунной миссией, хотя и обсуждается несравнимо меньше за пределами профессиональной сферы. Почему этот проект и новая МОДЕЛЬ СОВРЕМЕННЫХ СКОРОСТЕЙ ТЕКТОНИЧЕСКИХ ДВИЖЕНИЙ И ПАРАМЕТРОВ ДЕФОРМАЦИЙ – серьезное продвижение в развитии ТЕКТОНИКИ ЛИТОСФЕРНЫХ ПЛИТ в области геодинамики континентальной коры в пределах Альпийско-Гималайского пояса? 💣 Модель основана на спутниковых радарных изображениях Sentinel-1, полученных в период с 2016 по 2024 годы и демонстрирует средние поверхностные скорости и временные ряды на пространственном разрешении 1 км, протянувшиеся на расстояние более 11 000 км от юго-западной Европы до восточного Китая, охватывая площадь более 20 миллионов квадратных километров. 🌎 В проекте сформировано ПОЛЕ СКОРОСТЕЙ (множество векторов смещения точек поверхности), объединившее данные более чем 222 000 изображений Sentinel-1 SAR с новой широкой компиляцией скоростей GNSS, всё это объединено в единую евразийскую систему координат. 🏛 Это событие имеет, как это не покажется странным, отношение и к нашей теме – изучения геоархеологии ранней истории человечества… Изменения береговой линии Малой Азии за последние 2 тыс.лет, засыпание осадками или разрушение древних городов, катастрофическая сейсмичность исторического времени и деформации, зафиксированные археологически и эпиграфически. 🔍Теперь все это можно рассматривать на современной цифровой детализированной основе. Какие методы спутниковой геодезии лежат в основе изучения современной геодинамики исторических территорий, что такое Sentinel-1 InSAR и GNSS и их современные оригинальные приложения к археологии мы рассмотрим специально... 📖Deformation, strains and velocities for the Alpine Himalayan Belt from trans-continental Sentinel-1 InSAR & GNSS 📖📸 Основные активные разломы Альпийско-Гималайской орогении с тектоническими плитами региона и обозначением основных разломов. 📖📸 Топографическая карта пояса с основными горными зонами, отмеченными коричневым цветом. 📖📸 Скомпилированные и выровненные данные GNSS, использованные в этом исследовании, со скоростями, показанными относительно фиксированной евразийской системы координат. #тектоника#деформации#спутниковаягеодезия#InSAR#тектоникаплит

Hashtags

#тектоника #деформации #спутниковаягеодезия #insar #тектоникаплит

Город на карте

@geomapers · Post #475 · 13.11.2025 г., 10:15

Најди слично Погледај

Φ-Down Sentinel-1 Burst Search Φ-Down — библиотека Python, которая упрощает доступ к данным дистанционного зондирования Земли из Copernicus Data Space Ecosystem (CDSE). Она предоставляет интерфейс для поиска, фильтрации и загрузки спутниковых снимков различных миссий Sentinel и сопутствующих наборов данных. В новой версии (v0.1.20) Φ-Down поддерживает поиск по “импульсам” (bursts) данных Sentinel-1 SLC, что помогает в создании временных рядов для радарной интерферометрии (InSAR) и во многих задачах регионального мониторинга, не требующих большого охвата. Поиск по burst’ам активируется настройкой burst_mode=True в запросе. Реализована фильтрация по burst_id, swath, поляризации и относительной орбите (relative orbit). 🖥Jupyter-блокнот с примером использования Sentinel-1 Burst Search #sentinel#python#InSAR#SAR#софт

Hashtags

#sentinel #python #insar #sar #софт