整点猫咪Channel
@GetMoeCats · Post #336 · 11.06.2023 г., 01:28
ChatGPT 区域 和ISP、延迟多合一模块 作者：@keywos 需要搭配openai的规则及warp进行使用 https://raw.githubusercontent.com/getsomecat/keywos/main/module/NetIspmini.sgmodule #surge#module
TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
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 9 слични објави
Пребарај: #module
当前筛选 #module清除筛选
djangoproject
@djangoproject · Post #154 · 04.09.2016 г., 12:14
https://docs.python.org/2/library/modulefinder.html This #module provides a #ModuleFinder class that can be used to determine the set of modules imported by a script. modulefinder.py can also be run as a script, giving the filename of a Python script as its argument, after which a report of the imported modules will be printed.
Hashtags
Libreware
@libreware · Post #1350 · 24.10.2024 г., 14:21
New Android #PIF#module scam on telegram
整点猫咪Channel
@GetMoeCats · Post #420 · 21.09.2023 г., 04:42
#surge#module#模块 通过ip-api.com的分流查询入口信息，建议搭配规则： domain-suffix ip-api.com，proxy 使用（proxy可以根据需要更改你自己的策略组/节点） 安装地址： https://raw.githubusercontent.com/Keywos/rule/main/script/netisp/netisp.sgmodule 作者：@keywos
整点芒果：频道
@getmymango · Post #30 · 23.09.2023 г., 09:36
#surge#module#模块 通过ip-api.com的分流查询入口信息，建议搭配规则： domain-suffix ip-api.com，proxy 使用（proxy可以根据需要更改你自己的策略组/节点） 安装地址： https://raw.githubusercontent.com/Keywos/rule/main/module/NetIspmini.sgmodule 作者：@keywos
djangoproject
@djangoproject · Post #451 · 27.09.2017 г., 19:33
https://en.wikipedia.org/wiki/Single_responsibility_principle The #single_responsibility_principle is a computer programming principle that states that every #module or #class should have responsibility over a single part of the functionality provided by the software, and that responsibility should be entirely encapsulated by the class. All its services should be narrowly aligned with that responsibility. Robert C. Martin expresses the principle as, "A class should have only one reason to change."
djangoproject
@djangoproject · Post #118 · 08.08.2016 г., 11:44
https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html multiprocessing is a package that supports spawning processes using an API similar to the threading module. The multiprocessing package offers both local and remote concurrency, effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads. Due to this, the multiprocessing module allows the programmer to fully leverage multiple processors on a given machine. It runs on both Unix and Windows. The #multiprocessing module also introduces #APIs which do not have analogs in the #threading#module. A prime example of this is the Pool object which offers a convenient means of parallelizing the execution of a function across multiple input values, distributing the input data across processes (data #parallelism). The following example demonstrates the common practice of defining such functions in a module so that child processes can successfully import that module. This basic example of data parallelism using Pool,
整点猫咪Channel
@GetMoeCats · Post #447 · 31.10.2023 г., 15:38
#Surge#VPS#监控#模块#Module#面板#Panel#服务器#脚本 修改后端改为 https://github.com/lollipopkit/server_box_monitor/wiki/%E4%B8%BB%E9%A1%B5 文件见本消息评论区 实现对 VPS 的流量、运行时间，CPU 及内存的监控 Surge 面板，更简单易行 需要在 VPS 端进行部署方可使用。 原作者：@GetSomeNeko 由 @clydetime 根据需求进行修改，整点猫咪进行整理。 https://t.me/GetSomeCats/299
djangoproject
@djangoproject · Post #107 · 02.08.2016 г., 15:22
https://github.com/python/asyncio The #asyncio#module provides infrastructure for writing #single-threaded concurrent code using #coroutines, #multiplexing#I/O access over sockets and other resources, running network clients and servers, and other related primitives. Here is a more detailed list of the package contents: a pluggable event loop with various system-specific implementations; transport and protocol abstractions (similar to those in Twisted); concrete support for TCP, UDP, SSL, subprocess pipes, delayed calls, and others (some may be system-dependent); a Future class that mimics the one in the concurrent.futures module, but adapted for use with the event loop; #coroutines and #tasks based on yield from (PEP 380), to help write concurrent code in a sequential fashion; cancellation support for Futures and coroutines; synchronization primitives for use between coroutines in a single thread, mimicking those in the #threading module; an interface for passing work off to a threadpool, for times when you absolutely, positively have to use a library that makes blocking I/O calls. Note: The implementation of asyncio was previously called "Tulip".