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: #pharos

当前筛选 #pharos清除筛选
Pharos Announcements

@pharos_x_announcements · Post #114 · 24.04.2020 г., 13:29

#Pharos#教学 新一期视频来啦,这期主要讲了Pharos Pro (小水滴) 近期 TF 更新后集成 Clash 的亮点和配置方法。 iOS 端的小猫咪,它来了么? https://youtu.be/jdSCBi9IEro PS:本人电报群内有抽取 Pharos Pro 港区兑换码的相应活动,欢迎参与。 教学频道🧩YouTube门牌

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65090 · 11.04.2026 г., 00:14

🚀 Crypto Startups Secure $76 Million in Funding in Early Q2 2026 DefiLlama data reveals that crypto startups raised $76 million in the first week of the second quarter of 2026. According to Odaily, the total funding for the year has approached $500 million. Key funding rounds this week include: Pharos secured $44 million in a Series A round with participation from SNZ Holding, Chainlink, and Flow Traders. The company focuses on building a high-performance Layer 1 blockchain compatible with Ethereum applications, emphasizing RWA and decentralized infrastructure networks. Oh raised $7.5 million in a Series A round led by Maven 11, with contributions from L1 Digital, Hashed, Auros Global, and Maelstrom. The project aims to develop a Web3 AI platform offering decentralized AI service tools like OhChat. Kulipa completed a $6.2 million seed round led by Flourish Ventures and 1kx, with participation from White Star Capital and Fabric Ventures. The company provides branded payment cards for crypto wallets, enabling the conversion of digital assets to traditional currency at checkout. #CryptoStartups#Funding#Q22026#Pharos#SeriesA#Blockchain#Layer1#Ethereum#Oh#Web3#AI#DecentralizedAI#Kulipa#SeedRound#PaymentCards#CryptoWallets#DigitalAssets#TraditionalCurrency