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 7 слични објави

Пребарај: #lost

当前筛选 #lost清除筛选
小喵的ACG黄油 (重开版)

@xiaomiaogame · Post #2462 · 31.01.2026 г., 11:32

SOUL FOUNDATION 1・2 灵魂基石 1・2 AI汉化版+全cg存档 游戏简介: 为了治愈因为没有结束的战斗而身心俱伤的基拉 舰长玛丽乌和纳塔尔来到房间…。 是SEED的两位女舰长编织的“奉献系ADV”游戏。 浓重的色情场景,通过简单易懂的构成 总结了不知道原作的人也能享受的内容。 是女舰长和国民的歌姬二人编织的奉献ADV游戏。 即使不知道原型的人也能享受的简单的制作, 超越前作的音量,女性角色的声音。 请一定要享受更加力量提高了的浓厚H场景。 评分 作者 #LOST RARITIES #PC#ADV#高达SEED#同人#AI汉化#足交 #SOUL FOUNDATION 1・2 #灵魂基石 1・2 入正地址 下载地址

VIP_影视分享

@wangzhuanzhan · Post #33610 · 01.10.2024 г., 06:51

M-m迷m失s之z城c- 迷失之城 The Lost City (2022) 直达链接:https://pan.quark.cn/s/6e4e2c07ad80 #迷失之城#The Lost City #迷失D城#Lost City of D #失惊无神闯谜城#失落谜城 链接:https://link3.cc/sf_com #电影#喜剧#美国#2022年代

小喵的ACG黄油 (重开版)

@xiaomiaogame · Post #2631 · 09.02.2026 г., 15:00

LOST:SMILE memories + promises LostSmile 迷失:微笑的回忆与誓约 失落的微笑:回忆与承诺 精翻汉化版 星美岛——。 位于日本南端,繁星与碧海交织的秀丽岛屿,亦为生养父亲之处。 儿时曾被带来此地,然而彼时的记忆已如烟云般无迹可寻。 樋口有纪眺望着那座岛屿,追寻已故父亲的残影。 This game has a depiction of taking a bath with a heroine. Therefore, there is a partial nude expression. It may not be suitable for browsing at work. 评分 作者 #LIFE0 #PC#ADV#精翻#全年龄 #LOST:SMILE memories + promises #LostSmile#迷失:微笑的回忆与誓约 #失落的微笑:回忆与承诺 下载地址