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 2 слични објави

Пребарај: #neurotech

当前筛选 #neurotech清除筛选
IELTS|Newspapers & Magazines|English

@emagzinewspars · Post #9562 · 17.11.2025 г., 03:17

#The_Time🇺🇸📕[PDF]⬇️ 10 #November2025 #Weekly_Magazines For learning, for free(dom). @backupofmagazines Brain-computer interfaces are moving from labs into real lives, restoring sight and motion while redefining what #NeuroTech means for humanity. TIME explores how chips implanted in the body reshape independence, ethics and care, a story resonating across #AI, #HealthTech and #Futurism. Politics shifts in New York as Eric Adams’ tenure is reassessed, while #SportsCulture returns to center stage with Lindsey Vonn preparing for the 2026 Olympics. Striking visuals from Austria add emotional weight to a week shaped by innovation, leadership and resilience. #TechNews#Innovation

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3938 · 21.01.2025 г., 13:00

Massive USDC Minting and Meme Coin Scam 🚨 50M USDC minted at USDC Treasury, totaling $50.05M. Meanwhile, investors are falling victim to a scam involving fake Trump-related meme coins. Beware of various tokens like BARRON and IVANKA that are misleadingly launched under false pretenses, all funnelling funds to a scam wallet. ⚠️ Over 600 such tokens already spotted! More details here. AI funding news: - Qventus: $85M for AI healthcare ops. - Prophecy.io: $47M for data pipeline solutions. - Gesynta Pharma: $27.27M for new drugs. - Leap Services: $20M for omnichannel retail platform. - NeuroBionics: $5M for advancing neurotech. - Atlantic Sea Farms: $3.80M for sustainable seaweed farming. Find more funding details in the summary! #USDC#Crypto#AI#Funding#MemeCoins#Scams#Healthcare#Data#Pharma#Retail#Neurotech#Seafood#Tech#Investments#Investing#Finance#Blockchain