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 6 слични објави

Пребарај: #jvm

当前筛选 #jvm清除筛选
Android Broadcast

@android_broadcast · Post #8693 · 14.02.2025 г., 10:44

Секреты JVM: что происходит с ошибками под капотом (4м) Статья с примерами кода, как JVM обрабатывает исключения на низком уровне, что такое таблица исключений и какие сценарии используются для вариантов try-catch и try-finally. #jvm

Hashtags

Android Broadcast

@android_broadcast · Post #8871 · 27.03.2025 г., 17:20

🚀Jetpack Navigation теперь поддерживает тестирование не только на Android в версии 2.9.0-alpha09. Теперь для тестирования навигации не требуется Android-устройство, эмулятор или использование Robolectric, благодаря тому что артефакт navigation-testing поддерживает JVM Desktop таргет KMP. Также поддерживается iOS. #android#jvm#desktop#jetpack#jetpackupdate#навигация#ios

YuKongA | Channel

@YuKongA13579 · Post #842 · 07.06.2024 г., 06:37

主要更新: - Fix search DEV info - Bump version to v1.1.0 - Add Redmi A3 & Redmi Note 13R - Optimize the size of Android app - Optimize the night mode of Android app - Update deps 增强软件的业务能力: 1. 当查询的版本存在,且是最新版本,显示查询版本的信息; 2. 当查询的版本存在,但不是最新版本,显示查询版本的信息的同时返回更新到最新版本的增量信息; 2. 当查询的版本不存在,但是比最新稳定版版本低,返回最新版本; 3. 当查询的版本不存在,且比最新稳定版版本高,如果此时登录了拥有开发版权限的账号,返回开发版最新版本。 #UpdaterKMM#JVM#Compose#APK#Xiaomi#HyperOS#MIUI

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15108 · 30.08.2025 г., 14:00

#kotlin#agentframework#agentic_ai#agents#ai#aiagentframework#android_ai#anthropic#generative_ai#java#jvm#kotlin#ktor#llm#mcp#ollama#openai#spring Koog is a Kotlin-based open-source framework that helps you build AI agents fully in Kotlin, making it easy to create smart assistants that can use tools, manage complex tasks, and remember past interactions. It supports multiple AI models like OpenAI and Google, runs on many platforms (JVM, JavaScript, iOS), and offers features like real-time streaming, custom tools, and efficient memory use. Koog also provides debugging tools, flexible workflows, and scales from simple chatbots to enterprise systems. Using Koog lets you develop powerful, maintainable AI agents quickly and naturally within the Kotlin ecosystem, benefiting your projects with speed, flexibility, and strong integration options. https://github.com/JetBrains/koog