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: #ioi

当前筛选 #ioi清除筛选

🚨Attention $IOIholders!🚨 Grab your opportunity thanks to $IOI staking🔥 You can multiply your $IOI on the ETH chain thanks to the new exclusive #staking program in the coming days💸 Why have less when you can have more?😏 More details soon! ✅TWEET ✅WEBSITE #staking#IOI

Hashtags

科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #3701 · 12.08.2025 г., 02:49

超 98% 参赛者:OpenAI 神秘 AI 模型首次斩获信息学奥赛 IOI 2025 金牌 OpenAI的AI模型在2025年国际信息学奥林匹克竞赛(IOI)中表现优异,获得金牌,并在所有参赛AI中排名第一,总榜上排名第六。该模型未使用专门针对IOI的训练,而是利用通用推理模型组成的“模型集群”参赛。团队仅在提交方案和连接IOI API方面提供技术辅助,所有流程与人类参赛者一致。去年该模型在该赛事中排名仅为49百分位,今年则以98分摘得金牌。此前,该模型曾在国际数学奥林匹克竞赛(IMO)获得金牌,并在AtCoder编程竞赛中取得第二名。IT之家 🏷#OpenAI#IOI#金牌 📢频道👥群组📝投稿

搜书神器 读书动态

@BookLogSFW · Post #90374 · 13.05.2026 г., 16:29

书名:亏成首富从游戏开始 校对版全本 作者:🔎青衫取醉 文件:繁体中文 · TXT · 11MB · 471.5万字 · 0R 统计:372热度 | 122下载 | 0点赞 | 1收藏 评级:0分 (0人) 💬 质量:8.8分 (0人) 标签:#游戏#裴谦#腾达#问题#玩家#时间#时候#孟畅#集团#情况#应该#宣传#GOG#直播#项目#ioi#内容#结果#乔梁#考虑#继续 上传:👤ApolloLee #预览#SFW#收藏书籍 📜乐子文推荐[35本]

Kpop Premium 《🌿》

@bubbletealuv · Post #2853 · 25.11.2024 г., 13:59

ᝬ 🤩 𖠵 ゛ (( 🐰) new post by bubbletealuv ↝ #Yooa#Eunbi#Gyubin#Lucas#Nævis/#solo ➛ #Rescene#Nexz#Craxy#Adya#AllHours#1Verse#NouerA#Dxmon#W24#BigOcean#NowaDays#Asc2nt#WaterFire#Nomad#ARrC#NXD#BDU#Kik5o#Meovv#Katseye#Project7#UDTT#MADEIN#BADVILLIAN#ARTMS#IMond#Pickus#NCTWish#VVUP#SayNyName#Loud#AiRiD#Bebez#Tracer#Witchers#InterGirls#Ambition#BoysPlanet#TimeTurner#StarlightBoys#I_Land#I_Land2#Produce48#Produce101#IOI#IZNA#Geenius#NCHIVE#nSSign#Nature#IMetU#KickFlip#BunnyT#HI_L#Winner#CSR#Loossemble#TWS.. ✨ …( emoji ) *пишите новые группы, которые не попали в этот пак! постепенно будем добавлять новые эмодзи 😌 1 часть пака - ссылка🗯 💭 взяли? буду рада увидеть плюсы и реакции!!