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: #lechat

当前筛选 #lechat清除筛选
Kun.uz AI

@kunuzai · Post #88 · 07.02.2025 г., 14:15

⚡️ ChatGPT’ning kuchli raqibi — Le Chat yangilandi! Mistral sun’iy intellekti asosida ishlovchi Le Chat endi yanada kuchliroq bo‘ldi va quyidagi imkoniyatlarga ega: 🎨Rasm yaratish – eng yuqori darajadagi Flux Ultra modeli qo‘shildi 🖌Le Canevas – xuddi ChatGPT’dagi Canvas kabi vizual ish maydoni 🔎Qidiruv – o’zbek ham tilida ishlaydi 📄PDF o‘qish – hujjatlarni tezkor tahlil qilish va qisqacha mazmun chiqarish 💻Kod yozish va testlash – dasturlarni yaratish va murakkab masalalarni yechish ⚡Tezkor yozish – sekundiga 1000 ta so‘z ishlab chiqadi 💰Eng muhimi – bularning barchasi BEPUL! DeepSeek lag bo‘layotgan paytda Le Chat sinab ko‘rishga arziydi! 🚀 #AI#Mistral#LeChat

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8427 · 02.09.2025 г., 16:20

🚀 Mistral представили обновления для Le Chat: - Более 20 коннекторов на базе MCP — от Databricks и Snowflake до GitHub и Asana. - Новая функция Memories — ассистент запоминает важные взаимодействия, а пользователь может полностью управлять памятью (добавлять, редактировать, удалять). Обновления делают Le Chat одним из самых удобных и готовых к бизнес-задачам AI-ассистентов. Попробовать можно на сайте chat.mistral.ai или в мобильном приложении. 🟠 Подробности: https://mistral.ai/news/le-chat-mcp-connectors-memories. @ai_machinelearning_big_data #MistralAI#LeChat#AIassistant#MCP