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: #numeric

当前筛选 #numeric清除筛选
Cul8r.

@cul8r_channel · Post #3096 · 27.06.2025 г., 10:06

Забрал свои New Balance x Stone Island Marina, быстро сфоткал и хочу сказать пару слов. Кеды вышли в рамках скейтерской линейки #numeric, поэтому говорить о каких-то роскошных материалах и современных технологиях не приходится. В данном случае, конечно, есть ряд интересных деталей, включающих в себя фактурный, но неудобный язычок, объёмную, словно вспененную вставку спереди и красивый брендинг сзади. В остальном, всё довольно простенько, но свежо. Самым приятным бонусом тут выступают детали, в виде лаконичной коробки с брендингом SI Marina, оранжевого свистка Stone Island и резинового пыльника в духе спасательных жилетов. Тот самый случай, когда комплектация привлекает внимание и добавляет несколько очков к релизу. Ну люблю я всякие ништяки, простите. Так же, много говорили о том, что кроссовки маломерят, но в целом, всё оказалось в рамках допустимого. Мой 10US, ощущается так же, как и на других кроссовках NB. Ощущения немного отличаются, но не из-за ошибки на производстве, а из-за самой формы обуви и плотного носа, который намекает о принадлежности к скейтерской теме. В целом, мне нравится куда идёт «стон», особенно, когда он выпускает такие вот субкультурные эксперименты и заигрывает с разной аудиторией. Чуть позже выгуляю и сделаю пару онфитов фотографий на ноге.

Hashtags

djangoproject

@djangoproject · Post #129 · 31.08.2016 г., 15:36

https://pypi.python.org/pypi/numpy #NumPy is a general-purpose #array-processing package designed to efficiently manipulate large #multi-dimensional arrays of arbitrary records without sacrificing too much speed for small multi-dimensional #arrays. NumPy is built on the #Numeric code base and adds features introduced by #numarray as well as an extended #C-API and the ability to create arrays of arbitrary type which also makes NumPy suitable for interfacing with general-purpose #data-base applications.