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 4 слични објави

Пребарај: #nitrostudio

当前筛选 #nitrostudio清除筛选
跑跑資訊站 KartInfo

@KartInfoTW · Post #636 · 16.06.2025 г., 06:46

Nexon 宣佈結束《跑跑卡丁車:飄移》營運,並推出「跑跑卡丁車經典」續命。 🎯 完整公告:https://kinf.cc/gSH2D ‍ ▶️ 加入 Discord 交流群:https://kinf.cc/dc◀️ ‍ #跑跑卡丁車#KartRider#飄移#KartDrift#卡丁車#NitroStudio#Nexon#結束營運#關服#高歌離席

跑跑資訊站 KartInfo

@KartInfoTW · Post #625 · 12.04.2025 г., 10:02

飄移開發商 Nitro Studio 2024 年遊戲收入約 1500 萬台幣 🎯 詳細報導:https://kinf.cc/UVOVU ‍ ▶️ 加入 Discord 交流群:https://kinf.cc/dc◀️ ‍ #跑跑卡丁車#KartRider#飄移#KartDrift#卡丁車#NitroStudio#Nexon#營收#虧損#新聞

跑跑資訊站 KartInfo

@KartInfoTW · Post #637 · 18.06.2025 г., 10:06

《飄移》停運時間拍板十月,退款申請七月下旬開放,課金仔們記得在期間內完成申請 🤡 🎯 停運/退款公告:https://kinf.cc/bhl5f ‍ ▶️ 加入 Discord 交流群:https://kinf.cc/dc◀️ ‍ #跑跑卡丁車#KartRider#飄移#KartDrift#卡丁車#NitroStudio#Nexon#結束營運#NPoint#KCOIN#退款#申請

跑跑資訊站 KartInfo

@KartInfoTW · Post #457 · 09.12.2022 г., 04:01

根據今天韓國媒體報導,韓服跑跑卡丁車原作預計於 2023 上半年結束營運。 🎯 詳細資訊:https://kinf.cc/EL0R1 ▶️ 追蹤 Google 新聞:https://kinf.cc/gn ▶️ 立即加入 Discord:https://kinf.cc/dc #跑跑卡丁車#KartRider#韓服#結束營運#跑跑飄移#飄移#KartRiderDrift#KartDrift#NITROStudio#MTN#News#新聞