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: #openwhispr

当前筛选 #openwhispr清除筛选

📣OpenWhispr | 把语音变成键盘的开源输入神器 🖼 标签:#OpenWhispr#语音输入#Whisper#AI#语音转文字#语音识别 📱 简介:打字太慢、灵感太快?OpenWhispr 来帮你解放双手。它是基于 OpenAI Whisper 的 开源桌面语音输入工具,支持 本地与云端识别,既能保障隐私,又能追求极致速度。只需一组全局快捷键,即可启动录音,说完即转文字并自动粘贴 到光标所在位置 更惊喜的是,它还集成了 GPT-5、Claude Opus 4.1、Gemini 2.5 等大模型,语音下指令即可让 AI 自动处理文本。工具自带 可拖拽悬浮面板,不遮挡工作区,所有历史记录 本地保存、零上传。支持 macOS、Windows、Linux 多平台使用,是效率爱好者与创作者的秘密武器 💬 小编有话说:有了它,嘴比手还快,写文档、做笔记再也不怕思路飞走了 💻官网 💻GitHub · 💲Release下载 ♥@xiuerSearch 搜索历史资源 👥频道 | 👤群聊 | 👁‍🗨中文包