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: #numa

当前筛选 #numa清除筛选
DOFH - DevOps from hell

@dofh_ru · Post #3851 · 03.09.2025 г., 12:20

Proxmox: привязка CPU к виртуальным машинам Не всегда очевидно, зачем вообще нужна привязка CPU к виртуальным машинам, особенно если речь идёт о небольших развертываниях - там этот параметр чаще всего просто игнорируют. Но в реальном продакшене использование CPU affinity становится действительно важным для повышения производительности виртуалок. https://telegra.ph/Proxmox-privyazka-CPU-k-virtualnym-mashinam-09-03 #ит_статьи#devops#proxmox#linux#numa

DOFH - DevOps from hell

@dofh_ru · Post #3937 · 24.11.2025 г., 06:45

Почему мое приложение на 2 vCPU работает быстрее в виртуалке, чем в контейнере? С ростом популярности Kubernetes и контейнеров многие команды не только разрабатывают и разворачивают новые приложения сразу под Kubernetes, но и переносят туда уже существующие сервисы. Эти сервисы до этого могли работать на bare metal серверах или на виртуальных машинах. Контейнеры реализуют идею «Собрал один раз — запускай где угодно», что позволяет командам разработки и эксплуатации управлять приложениями легче и более системно. Но довольно часто после переноса приложения как есть в Kubernetes производительность вдруг оказывается ниже ожидаемой. Эта заметка в первую очередь смотрит на проблему со стороны CPU: почему при переносе сервисов из VM в мир Kubernetes (контейнеров) могут возникнуть определённые сложности и как они могут привести к просадке в производительности. Внутренние узкие места самого приложения — сетевой ввод-вывод, дисковый ввод-вывод и тому подобное — остаются за рамками обсуждения. https://telegra.ph/Pochemu-moe-prilozhenie-na-2-vCPU-rabotaet-bystree-v-virtualke-chem-v-kontejnere-11-24 #ит_статьи#devops#kubernetes#performance#numa#cgroups#cpulimit