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: #maritimeefficiency

当前筛选 #maritimeefficiency清除筛选

🚢Япония усиливает флот дальних паромов типа RoPax: ставка на эффективность и национальные верфи. Дальнемагистральные паромные линии остаются ключевым элементом транспортной инфраструктуры Японии, связывая четыре крупнейших острова и основные индустриальные центры. Обновление RoPax-флота продолжается уже более двух десятилетий — под давлением грузового спроса, экологических требований и дефицита водителей автотранспорта, что стимулирует модальный сдвиг в пользу морских перевозок. Новый ориентир эффективности задал паром, вместимостью 14 157 GT - «Keyaki», введённый в строй в ноябре на линии Отару (Хоккайдо) – Майдзуру (Хонсю). Судно построено Mitsubishi Shipbuilding для Shin Nihonkai Ferry при участии Japan Railway Construction Transport & Technology Agency. Основные параметры: ✔️ 199 м длины, скорость 28 узлов. ✔️ до 150 грузовиков и 30 автомобилей. ✔️ 286 пассажиров. ✔️ снижение энергопотребления на 5% относительно предшественников. Техническая концепция смещена от «инженерной демонстрации» к прагматичной эффективности: четыре дизеля Wärtsilä 31, оптимизированная форма корпуса (Katana Bow, ducktail), снижение установленной мощности до 34 160 кВт, уменьшение эксплуатационных и сервисных затрат. Показательно, что строительство сосредоточено на японских верфях (в т.ч. Enoura и Naikai Zosen), что поддерживает национальную промышленную экосистему и технологическую автономность. 📌Shin Nihonkai Ferry основана в 1969 году, входит в группу SHK Line (Shin Nihonkai, Hankyu Ferry и др.), частная японская компания. #RoPax#JapanShipping#FerryMarket#Shipbuilding#MaritimeEfficiency