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 3 слични објави

Пребарај: #lmt

当前筛选 #lmt清除筛选

🇺🇸#LMT#впк Американские истребители F-35 подорожали почти в полтора раза за 5 лет Счетная палата США опубликовала отчет о самой дорогостоящей оружейной программе в мире — истребителях F-35 Lightning II американского концерна Lockheed Martin

Hashtags

Tradfin: *US NAMES COMPANIES GETTING UP TO $3.2B IN GOLDEN DOME CONTRACTS *COMPANIES INCLUDE LOCKHEED, SPACEX, GENERAL DYNAMICS, ANDURIL #LMT • #GD Tradfin: *美国公布获得金穹顶核电站合同总额高达32亿美元的公司名单 *这些公司包括洛克希德·马丁、SpaceX、通用动力和安杜里尔 #LMT • #GD ———————————— 2026-04-25 00:49:01

Hashtags

СОЛОДИН LIVE

@goodtraders · Post #9069 · 19.05.2025 г., 15:44

🇺🇸#США#Трамп ⚡️ В СМИ ПРОШЛА НОВОСТЬ, ЧТО ТРАМП ЗА ВРЕМЯ ТУРНЕ ПО БЛИЖНЕМУ ВОСТОКУ ЗАРАБОТАЛ 2 ТРЛН$ И ЧТО ЭТО СПОСОБНО ДВИНУТЬ РЫНКИ ВВЕРХ. 1️⃣ На мой взгляд, визит Дональда Трампа в Саудовскую Аравию, Катар и ОАЭ, на котором анонсированы сделки «на $2–2,5 трлн», действительно способен придать S&P500 краткосрочный «импульс надежды» — прежде всего в оборонке, нефтегазе и высоких технологиях — но не гарантирует устойчивого ралли всего индекса. 2️⃣ Часть заявленных сумм завышена, исполнение растянется на годы, а параллельные риски (рейтинговое давление Moody’s, неопределённая денежная политика ФРС) уже тянут фьючерсы S&P500 сегодня вниз... 3️⃣ Суммы, озвученные Белым Домом ($2 трлн+) сильно превышают подтверждённые Reuters подсчёты (~$700 млрд твёрдых контрактов). За какими тикерами наблюдать? ⚡️#LMT#RTX#NOC#NVDA#AMD#XOM#CVX#SLB