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 1 слични објави

Пребарај: #kpmg

当前筛选 #kpmg清除筛选
ChatGPT AI Technology News

@chatgpt_officialnews · Post #163 · 18.06.2025 г., 18:54

🧠KPMG Launches Workbench – AI Just Went Corporate! Big news from the world of enterprise AI: KPMG, one of the Big 4 firms, just dropped Workbench—a powerful multi-agent AI platform built to supercharge how they handle taxes, audits, and advisory work. 👨‍💻 ✨ What’s special? ✔️ It’s agentic AI—meaning multiple AI agents work together to solve complex tasks ✔️ Designed for real-world business at massive scale ✔️ Signals a major shift from single-model chatbots to full-on AI collaboration ➡️Why it matters to us at NeuralHub AI: Combining GPT‑4.1, Claude, Gemini, and more to give you the best answers, ideas, and automation. Now even billion-dollar firms are catching up! KPMG’s move just confirms it: the future is multi-agent AI, and it’s happening right now. 🔥 Ready to build, learn, and earn with next-gen AI? You’re already in the right place. 📍 ➖➖➖➖🔻 🧠 BOT: @Chatgpt_OfficialBOT 💎@Chatgpt_OfficialNews #️⃣#AInews#AgenticAI#KPMG#NeuralHubAI ➖➖➖➖🔺