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: #maggieq

当前筛选 #maggieq清除筛选

《妮基塔》1-4季 女神Maggie Q主演 (2010-2013) ◎年 代 2010 ◎产 地 美国 ◎类 别 剧情 / 动作 / 惊悚 / 犯罪 ◎豆瓣评星 ★★★★☆ ◎豆瓣评分 8.1/10 from 5,528,150,194 users ◎标 签 #美剧 | #MaggieQ | #动作 | #Nikita | #妮基塔 ◎简 介 CW这一版根据1990年法国电影《尼基塔女郎》、1993年美国翻拍版电影《尼基塔:永不回头》及1997年由美国和加拿大联合制作的电视剧集《尼基塔女郎》改编而成。 Nikita(李美琪 Maggie Q 饰)因抢劫商铺拒捕失手杀死一名警察,而被送到了女子监狱。后被代号为“Division”的秘密政府组织解救。组织伪造了Nikita的死亡证明,并赋予她机会开始新的生活——把她训练成一名间谍和顶级杀手,让她效忠自己的国家。可就在组织杀死了她的爱人后看清了一切真相逃离组织 ⬇️ 下载/分享链接: https://www.aliyundrive.com/s/K3zcmMXP2wd