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 3 слични објави

Пребарај: #nangang

当前筛选 #nangang清除筛选
机场花名册|持续更新

@airportroster · Post #1447 · 02.01.2024 г., 05:35

#编号1210 #NanGang 商店截图 收录时间: 2024.01.02 官网: http://nangang.mom 频道: https://t.me/nanganglive 机器人: https://t.me/NanGang3406_bot 说明: 🦾稳定解锁主流流媒体 🔌全线路中转加密 保护隐私安全! 🗣️所有节点均为1倍率无套路 ⛽晚高峰速度稳定发挥 ⚡️超大宽带顺畅使用 🔗不限制客户端数目 近期测评: 测速流媒体 ✏️投稿联系

平价机场收录

@jichangenen · Post #207 · 02.04.2023 г., 12:30

#通知#收录 已收录机场 2 上一个太长了 欢迎投稿 · 群组 · 搬运的代理软件下载地址 #果粒橙 #比移动还快的移动云 #残念云 #极速VP #大耳朵图图 #九分机场 #小萝卜鸡 #BitCloud #高速机场 #乘风机场 #nn云 #CCCloud #极速稳定 #奶牛cloud #chemms修狗机场 #飞鸟云 #XIAOHEIZI 网络加速 #老6云 #Lemon-加速 #鲨鱼云 #叶竹云2元店 #鸡扒雲☁️ #ChiguaYun #NutCloud #稳定云 #Allen-自由云 #四海云 #Crea Tivity #KFC #野鸡厂 #萤火虫 #Fuhapp x Sacheng #蛋仔云 #Bocchi #情花云机场 #catsvpn #JLHS VPN #极速机场 #狗狗vpn #顶级机场 #OverWall #乞丐机场 #极客云 #翻墙啦! #KK云机场 #JulangCloud #Potato #佑熙云 #难民机场 #Coo Network #NanGang