@tribebrook · Post #211 · 09.08.2025 г., 07:20
#LMP#IOS#优惠#音乐播放器 LMP Music 突发降价至 $ 0.99,史低... 小小溪群组之前做过抽奖,没有抽到的可以下手了 https://apps.apple.com/us/app/id6451009326
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: #lmp
@tribebrook · Post #211 · 09.08.2025 г., 07:20
#LMP#IOS#优惠#音乐播放器 LMP Music 突发降价至 $ 0.99,史低... 小小溪群组之前做过抽奖,没有抽到的可以下手了 https://apps.apple.com/us/app/id6451009326
@ultimoraPOLITICS · Post #39319 · 12.05.2022 г., 19:05
#Sondaggi#Ungheria Sondaggio di Republikon: #Fidesz-#KDNP|NI|EPP: 55% #DK|S&D: 12% #Momentum|RE: 9% #Jobbik|NI: 6% #MSZP|S&D: 5% #Párbeszéd|G/EFA: 4% #MiHazánk|Estrema destra: 4% #LMP|G/EFA: 3% #MKKP|Satirici: 2% Data rilevazione: 20-24 aprile Intervistati: 1000 @UltimoraPolitics
@libertaeragione · Post #4251 · 29.09.2024 г., 21:55
#Elezioni#Austria Risultati preliminari: Affluenza: 74,% #FPÖ|PfE: 29,21% (56 seggi) #ÖVP|EPP: 26,48% (52) #SPÖ|S&D: 21,05% (41) #Neos|RE: 8,96% (18) #Grüne|G/EFA: 8,03% (16) #KPÖ|LEFT: 2,35% #BIER|Satirici populisti liberali: 1,99% #LMP|Verdi no-vax: 0,57% #KEINE/#Wandel|LEFT: 0,56% #MFG|No-vax: 0,4% #GAZA|Palestinesimo: 0,4% #BGE|Destra: 0% @OsservatorioEsteri
@ultimoraPOLITICS · Post #39333 · 13.05.2022 г., 11:31
#Sondaggi#Ungheria Sondaggio di Republikon: #Fidesz-#KDNP|NI|EPP: 60% #Momentum|RE: 8% #DK|S&D: 7% #MiHazánk|Estrema destra: 7% #MKKP|Satirici: 6% #Jobbik|NI: 3% #MMM|Centro-destra: 3% #MSZP|S&D: 2% #Párbeszéd|G/EFA: 1% #LMP|G/EFA: 1% Data rilevazione: 26-30 aprile Intervistati: 1000 @UltimoraPolitics
@Ultimorapolitics · Post #38016 · 29.04.2022 г., 19:26
#Sondaggi#Ungheria Sondaggio di Nézőpont: #Fidesz-#KDNP|NI|EPP: 56% #EM (#DK-#Momentum-#MSZP-#Jobbik-#Párbeszéd-#LMP)|S&D|RE|NI|G/EFA: 34% #MiHazánk|Estrema destra: 5% #MKKP|Satirici: 3% Data rilevazione: 19-21 aprile Intervistati: 1000 @UltimoraPolitics