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: #museum2023

当前筛选 #museum2023清除筛选
Культурный

@culturnyy · Post #11454 · 27.11.2023 г., 06:36

#museum2023#saturday The Catskills Borscht Belt Museum Спасибо Барбаре Киршенблатт - Гимблетт за ссылку из NYT о новом музее Борщового пояса (The Borscht Belt), в районе Кэтскиллс, штата Нью-Йорк. Все, кто смотрел сериал "Удивительная миссис Майзель" помнят, что во втором сезоне семья выезжает на курорт именно туда. История создания музея могла бы стать еще одним эпизодом сериала, или сюжетом для стендапа. Главный герой - 71-летний водопроводчик Л.Фришман, который одновременно работал как инспектор по строительству в городе Фоллсбург в Кэтскиллс. Его работа состояла в выявлении и определении под снос старых и разрушающихся зданий бывших курортов, известных как "Борщовый пояс". Видимо, он испытал смешанные чувства при виде старых вещей, но главное понял, что надо сохранить всю эту историю, и стал забирать куски интерьера, неоновые вывески, кресла, холодильники 1930-х гг., телефонные будки и т.п. В результате его бурной деятельности, музей сейчас получил место в здании банка, который как раз инвестировал в создание курортов в 1950-е гг., но обанкротился, и теперь здесь в 2025 году будет удивительный музей. По замыслу авторов музей будет посвящен феномену отелей the Borsch Belt, который был своего рода еврейской культурной колонией в 1920-1960 г. Считается, что она сильно повлияла на американский шоу-бизнес и развитие курортов в Майами и Лас Вегасе. Причиной появления этого анклава был скрытый и открытый антисемитизм, когда на отелях разных штатов, не только в штате Нью-Йорк, писали "No Hebrews or Consumptives". Но в результате, здесь была отстроена своя система отелей и развлечений, и многое в американской комедии, стендапе и американском представлении об отдыхе, родом как раз отсюда, из так называемых еврейских Альп. Почему пояс борщевой? Ну, наверное, вы догадались уже, откуда все были родом😅.