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 2 слични објави

Пребарај: #kimik2

当前筛选 #kimik2清除筛选
Neuron | OnlyFAST

@neuron_skills · Post #1653 · 15.07.2025 г., 08:56

🚀 ИИ-ВЗРЫВ: 11–14 июля 2025 — только факты, максимум эмоций 🔥 Специально для наших подписчиков — подкаст новостей ИИ от самого ИИ. Не просто текст, а живой голос и драйв! Включайте в дороге — и будьте в курсе главного за неделю. Китай рвёт рынок! Kimi K2 от Moonshot — новая супер-модель: обошла западных гигантов, открытый код, минимализм без “словесного мусора”. Grok-4 от xAI — вроде бы топ, но… 4% ответов про Илона Маска, баг “Heavy” взорвал форум (AI отвечает только “Heavy” — баг или искусство?). Meta строит дата-центр мощнее Гувера: 5 ГВт ради одной мечты — сделать ИИ ещё умнее, быстрее, больше. OpenAI нервничает: релиз open-source модели задержан, инсайдеры говорят — китайский успех Kimi K2 застал врасплох. Perplexity атакует Google: их браузер Comet делает всё за пользователя. Гугл в шоке. Тренды недели: Молодые команды — на вершине. Старым гигантам пора паниковать? Энергия и “железо” — новое поле битвы. Агентные ИИ — не фантастика, а новая реальность. Open-source умеет удивлять (и пугать конкурентов). Полный разбор с деталями — в файле над постом выше. Экономим вам 1343 минуты мониторинга: 189 сабреддитов, 449 твиттеров, 29 Discord — всё уже отсмотрено. #ИИ#Новости#Moonshot#KimiK2#Grok4#Meta#OpenAI