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 5 слични објави

Пребарај: #peanut

当前筛选 #peanut清除筛选
Мы из будущего

@empive · Post #7993 · 06.02.2025 г., 12:02

🤖 Отели будущего: уборка без участия человека Робот Peanut с искусственным интеллектом предназначен для автономной уборки в отелях, офисах и коммерческих помещениях. Он оснащён тканью для очистки различных поверхностей. Робот изучает статичные помещения (например, туалеты) один раз, после чего эффективно убирает труднодоступные места благодаря своей манёвренности. Устройство работает 24/7 (за исключением времени на зарядку). Гостиницы и бизнес-центры активно внедряют такие технологии, чтобы поддерживать чистоту без лишних усилий. Возможно, в вашем следующем путешествии номер уберёт не горничная, а именно Peanut! #Peanut ЗАРУБЕЖ

Hashtags

IB美术馆

@PaintingCollections2 · Post #2805 · 16.10.2025 г., 12:02

[Peanut]Peanut 2025.1.5—2025.5.23 画师:#Peanut 预览未展示全面,全部差分原图和整合压缩包请进入评论区或点击下方超链查看 压缩包 Peanut老师的其他作品传送门(有几期分裂成两期展示,我会标注出来也请注意查看捏) 查看最新完整传送门请手动通过书签(即# )调整到最新一期更新,传送门也是最新的 2025.1.5—2025.5.23 —————————— 本频道分享的资源切勿进行买卖商用,如有条件还请在画师的赞助支持渠道获取赞助奖励 Peanut老师主页:PixivTwitterFanboxPatreon —————————— 资源有任何问题请加入下方聊天反馈群进行反馈,爱你们 图集主频道(临时复活版):@PaintingCollections2 聊天反馈撩骚群:@ChaoJiShiBu 游戏区分馆:@MoNvZhiJia23333 防失联及各附属频道导航:@IBgallery233 求物帖:传送门

Hashtags

Mirracoin Новости

@MirraChannel · Post #234 · 20.11.2024 г., 08:32

#Memecoins#Peanut#Crypto#Blockchain#ИлонМаск 📣Скандал с белкой Peanut: мемы, крипта и миллионы долларов Мир криптовалют снова в центре внимания, на этот раз благодаря трагедии и хайпу вокруг белки Peanut и её друга енота Фреда. История началась с того, что популярный блогер Марк Лонго, делившийся приключениями своих питомцев с 600 тысячами подписчиков, столкнулся с департаментом охраны природы Нью-Йорка. После жалобы животных изъяли и... усыпили 😢 под предлогом проверки на бешенство. Интернет не простил 😡. Сообщество взорвалось мемами, критикой властей и, конечно, созданием мемкоинов. Тематические токены, посвящённые Peanut и Фреду, стали новой сенсацией. Сам Илон Маск вмешался, назвав происходящее «бездушной машиной убийств». 🔥Peanut the Squirrel (PNUT): $300M объём торгов за 2 дня 200K транзакций Пиковая капитализация: $120M 🔥 First Convicted Raccoon (FRED): $83M объём торгов 150K транзакций Капитализация: $5.3M Мемкоины Peanut и FRED собрали средства от розничных инвесторов и криптокитов. Их успех показал, как события в реальном мире могут стать катализатором хайпа и финансовых рывков в криптомире. Кто знал, что белка и енот могут взорвать рынок? 😐 _ ⏩ Если вам понравился пост и вы хотите больше историй из мира WEB3, ставьте лайк 👍 и делитесь с друзьями! ___________ @MirraChannel😎