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: #liberal

当前筛选 #liberal清除筛选
TruthGraphs

@TruthGraphs · Post #3531 · 24.02.2025 г., 22:08

Why So Blue: Liberal Women are Less Happy, More Lonely. But Why? https://ifstudies.org/blog/why-so-blue-liberal-women-are-less-happy-more-lonely-but-why ---------------------------------------------------- #women#liberal#conservative

403 Forbidden

@forbid_403 · Post #490 · 23.01.2025 г., 04:49

Instagram 封鎖民主的那一天 (★ 100 分) 2025 年 1 月 20 日,美國前總統川普第二任就職典禮當天,Instagram 突然封鎖了與美國民主黨相關的一系列熱門標籤(hashtags)的搜尋結果,包括「#Democrat」、「#PresidentBiden」、「#VoteBlue」、「#MichelleObama」、「#Kamala」等超過 50 個標籤。這些封鎖持續了約 9 小時,不論使用者地區或內容設定皆受影響。然而,同時期與共和黨相關的標籤,如「#Republican」、「#Trump」、「#VoteRed」等,則完全沒有受到限制。 Meta 針對此事聲稱這是技術上的「錯誤」,且影響了「政治光譜上的所有標籤」。然而,作者自行驗證後發現,幾乎所有與民主黨相關的標籤都被封鎖,而共和黨相關的標籤均可正常使用,顯現出這是一種高度具選擇性的「審查行動」,反映了 Meta 在新政府下可能發生的內容審核方式轉變。 封鎖的標籤還包涵「#Biden」、「#Obama」、「#Liberal」與「#ReproductiveRights」等,而共和黨方則仍可搜尋如「#DonaldTrump」與「#VoteRed」等標籤。儘管 Meta 聲稱這是非人為操作漏洞,但作者指出,考量川普政府曾威脅 Meta CEO 許多言論,及其最近與川普忠實支持者之間的關係,指出此審查更可能是經過設計的結果,而不是單純技術性問題。 👥52 則討論、評論 💬 https://news.ycombinator.com/item?id=42790729