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: #lovecraft

当前筛选 #lovecraft清除筛选
Aesthetica

@Aetatesolis · Post #3909 · 14.02.2025 г., 22:10

🎸Lovecraftian Dread Here are my recommendations for Lovecraftian horror-esque Metal. Remember that Death-Doom is never an easy listen. it can easily turn into background tunes when not paid enough attention. Albums in swirling order: ↖️ Swallowed - 2014 - Lunarterial ⬆️ Bell Witch - 2017 - Mirror Ripper ↗️ Evoken - 2005 - Antithesis of Light ➡️ Mortiferum - 2019 - Disgorged From Psychotic Depths ↘️ Esoteric - 2008 - The Maniacal Vale ⬇️ Disembowelment - 1993 - Transcendence Into The Peripheral ↙️ Spectral Voice - 2017 - Erroded Corridors Of Unbeing ⬅️ Dusk - 1995 - ...Majestic Though In Ruin ⏺ Worm - 2019 - Gloomlord #metal#lovecraft #music#doom AETATESOLIS

Aesthetica

@Aetatesolis · Post #4138 · 28.03.2025 г., 18:18

Godmade Horrors Beyond Your Comprehension 🔗 Film clips from Begotten (1990) 🪐Cosmic Horror Poetry: I journeyed, long in walking, far beyond the place of stopping Where there was no more returning to the people I had known. I saw the world forgotten, where the grass gives up on growing And I knew that I would never make another journey home. Upon that fleshy plain, below the final rock outcropping Stretched the vast and empty desert of the hungry, bleeding thing Encompassing the earth to the horizon, all-consuming, Crying in a thousand voices to its desolate god-king. #cosmichorror #lovecraft #poetry AETATESOLIS