@informavore_log · Post #3421 · 17.05.2023 г., 04:30
https://fxtwitter.com/14973154/status/1658378651329777664 #Twitter#liked
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #liked
@informavore_log · Post #3421 · 17.05.2023 г., 04:30
https://fxtwitter.com/14973154/status/1658378651329777664 #Twitter#liked
@informavore_log · Post #3420 · 17.05.2023 г., 02:45
https://fxtwitter.com/1310275768191193088/status/1658498600333193216 #Twitter#liked
@informavore_log · Post #3419 · 17.05.2023 г., 02:45
https://fxtwitter.com/22938360/status/1658215875097538560 #Twitter#liked
@informavore_log · Post #3418 · 17.05.2023 г., 02:45
https://fxtwitter.com/132736859/status/1658023676598710273 #Twitter#liked
@informavore_log · Post #3416 · 17.05.2023 г., 02:45
https://fxtwitter.com/974517717200875529/status/1655895505518600192 #Twitter#liked
@informavore_log · Post #3415 · 17.05.2023 г., 02:45
https://fxtwitter.com/2813249270/status/1654861513180725248 #Twitter#liked
@informavore_log · Post #3414 · 17.05.2023 г., 02:45
https://fxtwitter.com/1310275768191193088/status/1653822606418518022 #Twitter#liked
@informavore_log · Post #3413 · 17.05.2023 г., 02:45
https://fxtwitter.com/3840/status/1648523551153229825 #Twitter#liked
@informavore_log · Post #3412 · 17.05.2023 г., 02:45
https://fxtwitter.com/235021739/status/1648851519272534016 #Twitter#liked
@informavore_log · Post #3411 · 17.05.2023 г., 02:45
https://fxtwitter.com/1398441654189662214/status/1641618362013978624 #Twitter#liked
@informavore_log · Post #4022 · 05.06.2024 г., 14:49
法語和德語,哪個更值得學?哪個比較適合中文母語者 ? #YouTube#liked
@informavore_log · Post #4021 · 05.06.2024 г., 14:49
破除中华文化沙文主义,如何较客观评价中华文明是否优秀? • 老中世界去魅05 | 审时煮茶 #YouTube#liked