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 1 слични објави

Пребарај: #macao

当前筛选 #macao清除筛选
🎺星空瞭望

@panguliaowang · Post #17163 · 23.03.2020 г., 02:20

#疫情通报#China#中共国 【#全国 新增确诊 103 例,累计确诊 81601 例,新增出院 459 例,累计出院 72841 例,新增病亡 9 例,累计病亡 3276 例,现存确诊 5484 例,现存重症 1749 例,新增疑似 47 例,现存疑似 136 例,现存医观 10701 例】(中国的数据含港澳台) #湖北#Hubei 新增病亡 9 例(武汉 9 例),新增出院 447 例,现存确诊 4768 例,现存重症 1714 例 #上海#Shanghai 新增境外输入确诊 10 例 #北京#Beijing 新增境外输入确诊 10 例 #广东#Guangdong 新增境外输入确诊 6 例 #福建#Fujian 新增境外输入确诊 4 例 #山东#Shandong 新增境外输入确诊 2 例 #甘肃#Gansu 新增境外输入确诊 2 例 #河南#Hebei 新增境外输入确诊 1 例 #浙江#Zhejiang 新增境外输入确诊 1 例 #重庆#Chongqing 新增境外输入确诊 1 例 #台湾#Taiwan 新增确诊 16 例 #香港#Hongkong 新增确诊 44 例 #澳门#Macao 新增确诊 3 例 (国家卫健委)(湖北卫健委)(北京卫健委)(上海卫健委)(广东卫健委)(福建卫健委)(甘肃卫健委)(山东卫健委)(河南卫健委)(浙江卫健委)(重庆卫健委)(台湾 CDC)(香港政府新闻网)(澳门政府网)