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 6 слични објави

Пребарај: #mochenhuan

当前筛选 #mochenhuan清除筛选

Ждём в следующем году продолжение новеллы "Земля Онлайн"! Ловите спойлеры внутренних иллюстраций #China#novel#MoChenHuan#EarthIsOnline#Кислород

🌎 Издательство О2 показало обложку второго тома новеллы Мо Чэньхуань "Земля онлайн"! 🌎 🔄 Художник обложки — EyeEmpty 🔄 Внутренние иллюстрации — KOSH 🔄 Перевод с китайского — Екатерина Демидова 🔄 Во второй том вошли главы 45-87 и экстра "Вместе любуемся луной" 🔄 Всего будет 5 (!!!) томов 🔄 Материковая версия 🔄 Релиз запланирован на осень #China#novel#MoChenHuan#EarthIsOnline#Кислород

🌎 Издательство О2 [Кислород] показало обложку первого тома новеллы Мо Чэньхуань "Земля онлайн"! 🌎 🔄 Художник обложки — Eornheit 🔄 Внутренние полосные иллюстрации — KOSH 🔄 Перевод с китайского — Екатерина Демидова 🔄 В первый том вошли главы 1-44 🔄 Всего будет 6 томов 🔄 Материковая версия 🔄 Релиз запланирован на конец июня #China#novel#MoChenHuan#EarthIsOnline#Кислород

Мо Чэньхуань. Земля онлайн. Бесконечный поток. Как выжить??? Шесть томов. Фанатский перевод. Из сети его не удалят! #China#novel#MoChenHuan#EarthIsOnline#Кислород

Внезапное: Rosmei показали обложку первого тома новеллы "Земля Онлайн" Мо Чэньхуаня. А я как раз сегодня закачала ее на свою читалку... Считаю, что знак свыше. #China#novel#MoChenHuan#EarthIsOnline#Rosmei

Раз я с лёгкой руки Цзян Цзыбэй вернулась к чтению новелл, этим стоит воспользоваться, чтобы добить одну давно начатую прекрасную историю и начать другую, с которой я с большой вероятностью сойдусь "характерами". Планы такие: 🤩 "Зло похоже на людей" Нянь Чжун 🤩"Земля Онлайн" Мо Чэньхуань #China#novel#MoChenHuan#EarthIsOnline#Кислород#NianZhong#EvilAsHumans