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 6 слични објави

Пребарај: #ntfs

当前筛选 #ntfs清除筛选
APP喵-软件资源共享

@appmew · Post #15884 · 13.01.2026 г., 05:35

Nigate (Free NTFS for Mac):一款免费、轻巧的 macOS 工具,专为 Apple Silicon (M芯片) 优化。让 Mac 自由读写 NTFS 磁盘 ,可像普通磁盘一样直接拷贝、编辑和删除文件。 支持自动识别 NTFS 设备,一键启用读写权限,可直观显示磁盘容量与使用状态,支持自动挂载与菜单栏托盘模式,随用随取,界面简洁明了,且提供深色/浅色主题。 🏷标签:#MacOS#磁盘读写#NTFS ☁链接:点击获取 ⭐频道😮群聊✏投稿🌍中文

小小溪部落

@tribebrook · Post #1242 · 18.02.2026 г., 15:15

🗒 标签: #Windows#GitHub#开源#Everything#NTFS ▎OmniSearch(Everything 平替?) 一款专为 #Windows 打造的高性能桌面文件搜索工具,采用 Tauri v2 + Rust + C++ 技术栈,直接读取 #NTFS 文件系统的 USN/MFT 元数据,实现闪电般的全局文件检索,据测试可媲美 #Everything。 🎟️ 别忘记参与抽奖 (以下两个群都在抽TG会员) 华人时报华人事件焦点 🌟 小贴士: 限免 / 兑换码具有时效性! 置顶频道 + 开启推送, 福利抢鲜一步! 📢 频道💬 群组🤖 解封 / 投稿 📱TG/GV号购买

AIGC

@aigcrubbish · Post #319 · 17.04.2026 г., 09:18

New NTFS File-System Driver Submitted For Linux 7.1 Linux 7.1 合并窗口迎来了一项重要更新:一个全新的、现代化的 NTFS 文件系统驱动程序已提交。Linus Torvalds 尚未确认是否会合并此驱动,但它看起来已准备就绪,旨在提供比现有的 NTFS3 驱动更好的 Linux NTFS 体验。当前的 NTFS3 驱动由 Paragon Software 几年前贡献至内核主线,但后续功能进展有限。 原文链接:https://www.phoronix.com/news/New-NTFS-Driver-Submitted-Linux #Linux#内核#文件系统#NTFS #AIGC Read more

✈️Free-NTFS-for-Mac | 让 Mac 免费读写 NTFS,插上硬盘就能直接拷文件 🏷 检索标签:#FreeNTFSforMac#NTFS#Mac#移动盘#硬盘#AppleSilicon ⭐️ 详情介绍:Free-NTFS-for-Mac(基于 Nigate)解决的就是 Mac 用户最烦的那件事:插上 NTFS 格式的 U 盘或移动硬盘只读不能写,它主打 免费轻巧,并针对 Apple Silicon(M 芯片)与新系统兼容 做了优化 最大价值是让你像用普通磁盘一样 直接复制、编辑、删除文件,不必再为昂贵的商业驱动买单;工具会 自动识别 NTFS 设备,一键把只读挂载成 可读写模式,并提供清晰的容量与状态展示 📖GitHub · Free-NTFS-for-Mac 😌频道 |🙂群聊 |😋中文包 |☺️搜索