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 5 слични објави

Пребарај: #ion

当前筛选 #ion清除筛选
Holdcoin Channel

@Holdcoin_Channel · Post #269 · 24.10.2024 г., 14:30

💥 NEW PARTNERSHIP ANNOUNCEMENT 💥 🚀 We're excited to announce our partnership with Sauces 🥫Sauces: Turning up the heat in the crypto kitchen on the #ION ecosystem with the tastiest tokens around! 👉Play Game 🥨 Follow Sauces X(Twitter)|Channel| Mini app —————————— 📈 Follow HoldCoin X(Twitter) | Group | Channel | Mini app

Hashtags

Genshin Null

@GenshinNull · Post #5816 · 05.04.2024 г., 23:44

(1/2/3/4) @GenshinNull#FouL#Ion#kyoko#null [4.6 beta] 阿蕾奇诺(Arlecchino) 1 命抗打断能力详解 00:00 ~ 00:07 0 命对照 00:08 ~ 00:13 1 命演示 00:14 ~ 00:20 对比 为避免音乐剧透, 已移除视频音轨. 在 4.6 测试服 v3 版本中, 阿蕾奇诺的 1 命引入了在红死之宴状态下进行普通攻击时提高自身抗打断能力的效果[1]. 通过解包发现, 该命之座效果的抗打断系数(Actor_EndureDelta)为 0.3, 即生效时减免自身所受的 70% 的韧性伤害. 据悉, 该效果对红死之宴状态下的任何对普通攻击与重击动画状态(animation state)生效. 只要像视频中一样持续输入普攻或重击指令[2], 抗打断效果将不会消失. 这与那维莱特 1 命的抗打断效果的实现方式相似[3]. 这里列举部分其他角色的抗打断效果作为对比. - 系数 0.0: 那维莱特 1 命重击状态(霸体)[4] - 系数 0.3: 行秋雨帘剑[5] - 系数 0.5: 胡桃「彼岸蝶舞」状态[6] - 系数 0.7: 迪希雅领域无「熔金铸躯」状态[7] 由《韧性力学》可知, 如视频中遗迹守卫每次攻击造成 100 削韧且阿蕾奇诺自身韧性为 100 , 则在持续输入普通攻击指令时, 阿蕾奇诺将在第 4 次受到遗迹守卫的攻击时被打断[8]. 读者可参考更多实机视频演示自行验证: [9][10]

Libertà è ragione

@libertaeragione · Post #3964 · 25.09.2023 г., 10:01

#Elezioni#Francia#Senato Composizione del prossimo Senato: #REP (#LR-#SL-#RSM-#ASFE-#MAP-#LFA-#Reconquête)|EPP|NI: 139 seggi #SER (#PS-#MDC-#MPF)|S&D: 68 #UC (#UDI-#LC-#MoDem-#PRV-#AC-#CE-#TH)|RE|EPP: 51 #RDPI (#Renaissance-#GUSR-#MDM-#GR-#NFG-#ION)|RE: 22 #CRCE (#PCF-#GRS-#PLR): 17 #LIRT (#Horizons-#UDI-#PRV)|RE|EPP: 17 #EST (#EELV-#FaC)|G/EFA: 16 #RDSE (#PRG-#PRV-#PS-#Renaissance-#LFD13-#AC)|RE|S&D: 14 Non iscritti (#RN|ID, #Reconquête|NI): 4 Totale seggi: 348 Maggioranza: 175 @OsservatorioEsteri