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 9 слични објави

Пребарај: #nhk

当前筛选 #nhk清除筛选
EriQmapJapan️️️️️️

@EriAndQmapJapan · Post #25971 · 19.04.2026 г., 15:10

https://x.com/qshuwako17/status/2045867361669108087?s=46 ありがとうございます❣️ NHK職員は全員タヒ刑になりました🙏☺️✨ @realDonaldTrump@WhiteHouse https://www.youtube.com/watch?v=jmMGMrTXW4o #NHK

Hashtags

EriQmapJapan️️️️️️

@EriAndQmapJapan · Post #25827 · 08.04.2026 г., 11:12

https://x.com/aloha1717q/status/2041831151820828930?s=46 もうすっかり この状況に慣れてしまったけど NHK職員って 毎週必ず逮捕されてるよね? 普通の会社とかなら 犯罪者が一人いても 社会的制裁を受けて 立ち行かなくなるのに なんなんコイツら?💢🤬 #全NHK職員は逮捕収監されました @realDonaldTrump #NHK

EriQmapJapan️️️️️️

@EriAndQmapJapan · Post #25821 · 08.04.2026 г., 08:16

https://x.com/aloha1717q/status/2041760533498712527?s=46 辞任とか ちまちましたことやってないで #NHK はとっとと解体して 過去含めた全職員を #逮捕収監財産没収領地系🐊にすればいいだけ NHK解体は実現しました ありがとうございます🙏☺️ @realDonaldTrump@WhiteHouse

浮光掠影

@inbox_all · Post #501 · 27.08.2021 г., 09:32

深藏在興都庫什山中的阿富汗巴米安峽谷因豐富的佛教洞窟遺址及高達五十三公尺的石雕佛像而與敦煌石窟、印度的阿占塔石窟同被列為三大佛教藝術最珍貴的遺產地,但在西元二○○一年三月九日巴米揚兩尊立佛在阿富汗「塔里班」政權的炸藥聲中化為灰燼. 這一部紀錄片 是由日本NHK / FuturePlanet Co.動畫製作, 根據三藏玄奘大師的著作 - "大唐西域記" 其中所描述 梵衍那國 (今 阿富汗巴米安地區) 大佛的相關細節, 以電腦3D畫面技術重新呈現出來, 揣摩當時的宏偉景像 !! #巴米扬#纪录片#NHK

(旧)QAJF🐸OFFICIAL

@QArmyJapanFlynn · Post #62333 · 19.02.2026 г., 14:50

https://x.com/aberiaq/status/2024494378472128701?s=46 @nhk_news @NHK_PR @NHK さん NHKの番組でエプスタインから受けた撮影をしたんですか? どんな撮影をして、誰がかかわっていたのか説明していただけますか? 2017年7月頃ですよね🤔 お返事お待ちしていまーす😊 https://www.justice.gov/age-verify?destination=/epstein/files/DataSet%2011/EFTA02393017.pdf #ちゃんと答えてね #NHK#エプスタイン

Libertà è ragione

@libertaeragione · Post #4390 · 21.07.2025 г., 09:10

#Elezioni#Giappone#Sangiin Composizione della Camera dei Consiglieri: #LDP|Grande tenda conservatrice: 101 seggi (-13) #CDP|Centro-sinistra: 38 #DPFP|Centro-destra: 22 (+13) #Komei|Centro buddista: 21 (-6) #Ishin|Destra libertaria federalista: 19 (+1) #Sansei|Estrema destra populista: 15 (+14) Indipendenti: 13 (+1) #JCP|Sinistra: 7 (-4) #Reiwa|Sinistra populista: 6 (+1) #SDP|Centro-sinistra: 2 #Hoshu|Estrema destra: 2 (+2) #Mirai|Democrazia digitale: 1 (+1) #NHK|Destra populista anti-NHK: 1 (-1) Totale seggi: 248 Maggioranza: 125 Attuale governo (LDP-Komei): 122 seggi (❌maggioranza persa❌) In foto, la mappa del voto. @OsservatorioEsteri