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 35 слични објави

Пребарај: #monster

当前筛选 #monster清除筛选

📱 𝗗𝗡𝗭 𝗧𝗛𝗘𝗠𝗘𝗦 𝗙𝗢𝗥 𝗧𝗘𝗟𝗘𝗚𝗥𝗔𝗠 📱 📢 𝗖𝗵𝗮𝗻𝗻𝗲𝗹: @DNZ_Temas🇧🇷 #monster 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗮𝘁í𝘃𝗲𝗹 𝗰𝗼𝗺 𝗠𝗗𝗚𝗿𝗮𝗺 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗮𝘁𝗶𝗯𝗹𝗲 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗠𝗗𝗚𝗿𝗮𝗺 ================================== ⬇️ ⬇️ ⬇️ ⬇️ ⬇️ ⬇️ FOR ANDROID ONLY ➡️𝐀𝐏𝐏𝐋𝐘 𝐓𝐇𝐄𝐌𝐄 📱 ( Telegram ) ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ➡️𝗕‌𝐀𝐂𝐊𝐆𝐑𝐎𝐔𝐍𝐃 ➖➖➖➖➖➖➖➖ 🖼𝐖𝐀𝐋𝐋𝐏𝐀𝐏𝐄𝐑 ➖➖➖➖➖➖➖ ╚════ ღ 𝔻ℕℤ 𝕋𝔼𝕄𝔸𝕊 ღ ══╝ ⬇️ TELEGRAM X ⬇️

Hashtags

🎨 𝗧𝗘𝗠𝗔𝗦 𝗧𝗘𝗟𝗘𝗚𝗥𝗔𝗠 ➤ 𝗧𝗚𝗫 📢 𝗖𝗵𝗮𝗻𝗻𝗲𝗹: @DNZ_Temas ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔗𝗔𝗣𝗣𝗟𝗬 𝗧𝗛𝗘𝗠𝗘>> ✅ ⤵️𝗕𝗔𝗖𝗞𝗚𝗥𝗢𝗨𝗡𝗗>> ⬇️𝗪𝗔𝗟𝗟𝗣𝗔𝗣𝗘𝗥>> ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🏷️Tags: #Monster#Green ╚═══ ღ 𝔻ℕℤ 𝕋𝔼𝕄𝔸𝕊 ღ ═══╝

爷青回动画分享频道

@Yeqingjie_GJG666 · Post #955 · 03.04.2025 г., 11:27

怪物 MONSTER ◎年 代 2004 ◎产 地 日本 ◎类 别 剧情 / 动画 / 悬疑 / 惊悚 ◎豆 瓣 9.2 ◎IMDb tt0434706 ◎译 名 MONSTER ◎简 介 供职于西德艾斯勒纪念医院的日本人天马贤三被人称作“天才医生”,他的外科技术精湛,为人谦和,受到同事的羡慕和医患的敬仰。事业上,天马前途一片光明,为院长所看好;爱情上,院长的女儿爱娃与之相恋,如胶似漆。然而看似一切美好的天马却渐渐感到良心上的不安,他亲眼目睹院方为抢救重要人物而置病危的普通人于不顾,死者家属的指责和哭泣让天马备受煎熬。当这种两难抉择再一次到来之时,天马毅然选择抢救一个头部中枪的男孩。他牺牲了自己的事业和爱情,却换来一个可怕怪物的复活。在接下来的岁月里,天马和怪物约翰展开了斗智斗勇的游戏,一段尘封的历史慢慢被揭开…… 本片根据日本漫画家浦泽直树的同名原著改编。 大小:120GB & 30GB 标签:#怪物#MONSTER#动画#动漫#爷青回 115网盘(120G版本):https://115cdn.com/s/swh13ms3ffc?password=e045# 访问码:e045 夸克网盘(30G版本):https://pan.quark.cn/s/09c34bd36d39 本频道搜索bot:@yeqing_channel_bot 爷青回频道:@yeqingjie_GJG666 爷青结群组:@yeqingjie

ПретходнаСтраница 1 од 3Следна