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: #nanacan

当前筛选 #nanacan清除筛选
Galgame分享频道

@xiaomenggalgame · Post #11 · 21.09.2025 г., 04:59

十二神器➊妹调教日记—堕落震荡 ▎介绍 这是一个发生在喜欢妹妹却不自知的死宅哥哥与傲娇妹妹之间的故事。 一之濑诚是个宅男大学生,他有一个每天打他起床令他无比讨厌的妹妹——一之濑姬月,但他不知道的是,从小时候起的某次事件后他的妹妹便对他暗生情愫。 看到哥哥长大后不断的宅化,玩Hgame,姬月渐渐开始焦虑,讨厌哥哥不关注她。在一次偶然的碰面中,姬月发现自己的好友樱穗乃香似乎对自己的哥哥心存好感,感到爱情危机的姬月为了阻止哥哥与好友交往,决定主动请求哥哥的调教从而让哥哥不对好友出手。 于是,御宅族哥哥与傲娇妹妹之间各种各样的事件即将发生。 对妹妹爱护不够的话,妹妹会被你玩坏的哦。 如何当个好哥哥,这个问题就留给玩家们在游戏中自己思考吧。 ▎获取 安卓仓库 PC仓库 ▎说明 暂无 ▎标签 系统:#PC#安卓#模拟器 类型:#galgame#NSWF#汉化#调教#NTR#贫乳#妹系 系列:#十二神器#非直装#ONS 出版:#NANACAN