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: #ninjiatag

当前筛选 #ninjiatag清除筛选
VPS自留地

@zx_vps · Post #1967 · 24.09.2025 г., 15:02

#NinjiaTag#AirTag替代#FindMy NinjiaTag-backend:自建“AirTag”定位追踪系统 这是一个基于 Apple Find My 网络的开源后端项目,允许用户自建类似 AirTag 的追踪系统。 核心功能包括: • 通过 Apple ID 定期拉取设备位置数据,并保存到本地数据库,不受官方 7 天限制。 • 提供查询接口,可获取历史轨迹、最新定位,并支持 GPX 导出与热力图展示。 • 前端基于 Vue3 + Mapbox-GL,可直观显示位置信息。 • 支持自制蓝牙标签(nRF5x、ST17H66 等)接入 Find My 网络。 项目需在 Linux 服务器上部署,使用 Python、Node.js、Docker 等组件,并依赖 Apple ID 认证。 🔘@TossLab🔘@TossLabChannel

折腾实验室频道

@TossLabChannel · Post #788 · 24.09.2025 г., 11:14

#NinjiaTag#AirTag替代#FindMy NinjiaTag-backend:自建“AirTag”定位追踪系统 这是一个基于 Apple Find My 网络的开源后端项目,允许用户自建类似 AirTag 的追踪系统。 核心功能包括: • 通过 Apple ID 定期拉取设备位置数据,并保存到本地数据库,不受官方 7 天限制。 • 提供查询接口,可获取历史轨迹、最新定位,并支持 GPX 导出与热力图展示。 • 前端基于 Vue3 + Mapbox-GL,可直观显示位置信息。 • 支持自制蓝牙标签(nRF5x、ST17H66 等)接入 Find My 网络。 项目需在 Linux 服务器上部署,使用 Python、Node.js、Docker 等组件,并依赖 Apple ID 认证。 🔘@TossLab🔘@TossLabChannel