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: #kcoin

当前筛选 #kcoin清除筛选
跑跑資訊站 KartInfo

@KartInfoTW · Post #637 · 18.06.2025 г., 10:06

《飄移》停運時間拍板十月,退款申請七月下旬開放,課金仔們記得在期間內完成申請 🤡 🎯 停運/退款公告:https://kinf.cc/bhl5f ‍ ▶️ 加入 Discord 交流群:https://kinf.cc/dc◀️ ‍ #跑跑卡丁車#KartRider#飄移#KartDrift#卡丁車#NitroStudio#Nexon#結束營運#NPoint#KCOIN#退款#申請

跑跑資訊站 KartInfo

@KartInfoTW · Post #639 · 20.06.2025 г., 04:03

Nexon 無預警狂發「0.0045 億」K-COIN 網瘋傳:完成「這類」任務就能領 🎯 更新預告:https://kinf.cc/K3qvW ‍ ▶️ 加入 Discord 交流群:https://kinf.cc/dc◀️ ‍ #跑跑卡丁車#KartRider#飄移#KartDrift#卡丁車#賽季#更新#預告#圖鑑#任務#KCOIN#免費#大放送#財富自由#億萬富翁#結束營運

跑跑資訊站 KartInfo

@KartInfoTW · Post #600 · 07.01.2025 г., 09:59

限時一周,「黃色舒適 A2」免費獲得! 🎯 活動詳情:https://kinf.cc/asOSu ‍ ▶️ 加入 Discord 交流群:https://kinf.cc/dc◀️ ‍ #跑跑卡丁車#KartRider#飄移#KartDrift#卡丁車#韓服#NEXON#AllDRIFT#網頁#活動#點數#兌換#旋律胎痕#黃色舒適A2#KCOIN#突擊風暴#爆爆王#新瑪奇#絕對武力Online#風之國度#艾爾之光#新瑪奇英雄傳#天翼之鍊#恐怖傳奇#神之領域

跑跑資訊站 KartInfo

@KartInfoTW · Post #602 · 10.01.2025 г., 09:59

【飄移更新總覽】憤怒卡丁車模式加入、K-COIN 訂閱活動即將開啓,還有芊芊角色全新推出。 🎯 1/9 更新總覽:https://kinf.cc/mY8Du ‍ ▶️ 加入 Discord 交流群:https://kinf.cc/dc◀️ ‍ #跑跑卡丁車#KartRider#飄移#KartDrift#卡丁車#賽季#更新#圖鑑#系統#憤怒卡丁車#AngryKart#DAYONE#訂閱#KCOIN#補給卡#活動#賽道#考茲#車輛#爆烈A2#烈焰A2#角色#芊芊#服裝#氣球#輪胎#車牌#胎痕#徽章#表情符號#動作#消耗品