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 1 слични објави

Пребарај: #offlab

当前筛选 #offlab清除筛选
Neon Maidens Online: TON Game

@nmotongame · Post #91 · 14.08.2024 г., 12:25

🚀РЕЙД ОКОНЧЕН! 🚀 🎆Поздравляем победителей! 🎆 В первом туре победил:@Fystan_1PTON И забрал: 🔴Cash Up: 500.000 $CASH 🔴Neon Prism: NFT GOLD Neon Maidens 🔴NFT Booli: 1 TON 🔴Froggi: 5$ 🔴Off Lab: 5$ 🔴Passenger: 45.000 $BULL Во втором туре победила:@M4RU666 И выйграла: 👉Neon Prism: NFT GOLD Neon Maidens 👉Cash Up: 500.000 $CASH 👉NFT Booli: 1 TON, NFT Bull Pass 👉Froggi: 5$ 👉Off Lab: 5$ 👉Passenger: 45.000 $BULL 👉Julia Maincard: 15.000 $BULL, 133.000 $CASH 👉Batymchanin : NFT Batymchik #151, $BATYM 100 000 👏Победа в рейде - заслуженное признание усилий и дисциплины, приложенных к достижению поставленной цели. Роман и Мару, вы продемонстрировали настоящую решимость и выдержку, и ваша победа достойна самых громких аплодисментов! Поздравляем вас с этим заслуженным успехом и желаем новых побед и достижений в будущих вызовах. ❤️Подводя итоги рейда, мы выражаем благодарность каждому участнику за активное участие, поддержку и вдохновение. Общение друг с другом - это не просто приятный бонус, а настоящий приз) так что не расходимся и продолжаем наше знакомство. Ура! #TON#AMA#SHILL#CASH#NEONPRISM#BOOLI#FROGGI#OFFLAB AMA Radio⚡️SHILL⚡️Neon Prism⚡️NFT Bull⚡️Frogi⚡️Off Lab