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: #liaoning

当前筛选 #liaoning清除筛选

Зампред ОРКД посетил китайский Комитет по содействию развития международной торговли (CCPIT) провинции Ляонин 18 августа в городе Шэньян заместитель Председателя Общества российско-китайской дружбы, руководитель комиссии по туризму, Сергей Шаронов посетил провинциальное отделение китайского Комитета по развитию содействия международной торговли (CCPIT) провинции Ляонин и провел переговоры с Председателем комитета г-ном Пан Баого. В рамках состоявшейся встречи, стороны обменялись предложениями по развитию сотрудничества в области туризма, выставочного сервиса и услуг, а также договорились взаимодействовать по ряду инвестиционных проектов в провинции Ляонин. Сергей Шаронов поблагодарил Председателя провинциального Комитета Пан Баого за теплый прием делегации и предложил укреплять двусторонние отношения между провинциальным Комитетом CCPIT и региональными отделениями ОРКД по широкому кругу вопросов. Пан Баого поблагодарил делегацию за визит и пообещал содействовать развитию взаимодействия и практического сотрудничества между сторонами. Он также отметил, что в городе Биробиджан (ЕАО) уже действует представительство Комитета CCPIT провинции Ляонин, которое может способствовать региональным отделениям ОРКД в установлении отношений с организациями провинции, а также оказывать им помощь в реализации совместных с проектов на территории Ляонин. #РоссияКитай #ОРКД #CCPIT #Туризм #Liaoning

🎺星空瞭望

@panguliaowang · Post #18159 · 11.05.2020 г., 23:06

#辽宁#Liaoning#疫情动态 【 #沈阳#苏家屯 区为辽宁唯一中风险地区】 据辽宁省疫情防控分区分级名单(截至5月10日24时),沈阳市苏家屯区目前为全省唯一一个中风险地区。昨天,沈阳新增1例确诊为舒兰市聚集性疫情关联病例,现已转入定点医疗机构隔离治疗,病情稳定。 (央视新闻)