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: #matariki

当前筛选 #matariki清除筛选
小喵的ACG黄油 (重开版)

@xiaomiaogame · Post #3580 · 21.03.2026 г., 07:53

龙骑天下-御龙者觉醒 Ride The Dragon: The Awakening of the Dragon Tamer ドラゴンライダー :龍使いの覚醒 官方中文步兵版 底层也能逆袭,多亏穿越到了异世界,带着至阳的能量,化身至高无上的御龙者,建立龙族后宫! 在这个巨龙肆虐的时代,巨龙们刀枪不入,既能飞翔又能喷火,几乎是普通人类无法战胜的存在。 人类节节败退,各个王国不是与龙达成协议狼狈为奸,就是誓死对抗巨龙的入侵。 机缘巧合之下,你转生后成为了御龙者。只要与龙女发生关系,就能将其变成你的奴仆。 能否摆脱人类被欺凌奴役的命运,实现以下克上,就看你了——御龙者! 评分 作者 #Matariki Studios Co #Ltd #PC#官中#步兵#ACT#幻想#动态 #龙骑天下-御龙者觉醒 #Ride The Dragon: The Awakening of the Dragon Tamer #ドラゴンライダー :龍使いの覚醒 下载地址