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: #openness

当前筛选 #openness清除筛选

Маленький преданонс. В августе-ноябре 2018 года мы в Информационная культура и Ассоциация участников рынка данных, а конкретно я лично проводили обследование открытых интерфейсов государственных информсистем и иных информационных систем под госрегулированием на предмет раскрытия из них персональных данных пользователей. Только на основе общедоступной информации. Результаты не были публичными, их направили в Минсвязь, Роскомнадзор, Генпрокуратуру, что-то всё ещё в работе, а многое уже исправлено. Около половины найденного - это сведения из удостоверяющих центров, государственных и не очень. И как раз в их случае большая часть найденного уже исправлена, а остальные не исправят пока их явно не "пнешь" похоже. Лично я долго думал что делать с найденным. Можно ли делать общедоступными результаты этого исследования? Можно ли рассказывать о путях вылова раскрытия перс. данных в информационных системах. В итоге ту часть исследования которая касается удостоверяющих центров мы будем делать общедоступной. Это подробный анализ систем с конкретными путями воспроизведения и скриншотами по 17 УЦ в которых выявлена эта история (из примерно 50% существующих которые мы проверили). Сейчас есть развилка: 1. Сделать это в виде собственного доклада, после перепроверки и дополнения информацией о том что было исправлено в итоге после чего рассылать пресс-релиз. 2. Поделиться с одним из крупных федеральных изданий под то что у них будет 1-2 журналиста готовых проверить то что тогда было выявлено и что исправлено и написать об этом качественный материал сославшись на Инфокультуру и Ассоциацию. Может быть даже провести это исследование повторно охватив 100% УЦ. Если есть идеи и предложения как это лучше сделать - пишите мне на [email protected] #openness#investigations#gis#personaldata