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: #loongarch

当前筛选 #loongarch清除筛选
AIGC

@aigcrubbish · Post #110 · 22.12.2025 г., 14:27

Loong64 is now an official Debian architecture Loong64 架构现已成为 Debian 的官方支持架构。John Paul Adrian Glaubitz 宣布,如果一切按计划进行,该架构将成为 Debian 14(代号 "forky")版本的一部分。这距离该架构的初始引导工作已过去两年多。 目前,团队在 Debian Ports 中已有软件包的帮助下,已手动构建并导入了包含 112 个软件包的初始集合。这足以创建一个初始的 chroot 环境并设置第一个构建守护进程(buildd),该进程目前正在处理构建队列。仅一夜之间,当前这个单一的 buildd 实例就已经构建并上传了 300 个新软件包。 原文链接:https://lwn.net/Articles/1051576/ #Linux#Debian#LoongArch#开源 #AIGC Read more

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15612 · 12.04.2026 г., 11:30

#c_lang#aarch64#arm#arm64#bios#boot_loader#boot_manager#bootloader#efi#gpt#loongarch#loongarch64#loongson#mbr#risc_v#riscv#riscv64#uefi#x64#x86#x86_64 Limine is a modern bootloader that boots Linux and other OSes on x86, ARM64, RISC-V, and LoongArch64 hardware, supporting MBR/GPT partitions and FAT/ISO filesystems on 32-bit Pentium Pro+ or 64-bit systems. Get binaries via Git (e.g., `git clone --branch=v11.x-binary`), build tools with `make`, and join Matrix/Fluxer chats for help. This lets you easily manage and boot multiple OSes with a clean menu, saving time on custom PC or server setups. https://github.com/Limine-Bootloader/Limine