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: #predoiu

当前筛选 #predoiu清除筛选
Libertà è ragione

@libertaeragione · Post #4366 · 05.05.2025 г., 14:00

#Elezioni#Romania#Presidenziali Risultati definitivi: Affluenza: 53,21% (+0,65 rispetto al 2024) George #Simion (#AUR|ECR): 40,96% Nicușor #Dan (supp. #USR-#DREPT-#PMP-#FD-#REPER-#PRA-#Verzii|EPP|RE|G/EFA): 20,99% Crin #Antonescu (supp. #ARo|S&D|EPP): 20,07% Victor #Ponta: 13,04% Elena #Lasconi (#USR|RE): 2,68% Lavinia #Șandru (#PUSL|Centro umanista populista): 0,64% Daniel #Funeriu: 0,43% Cristian #Terheș (#PNCR|ECR): 0,39% Sebastian #Popescu (#PNR|Populisti): 0,28% John Ion #Banu: 0,23% Silviu #Predoiu (#PLAN|Centro): 0,18% Necessario un secondo turno tra Simion e Dan. In foto, la mappa del voto. @OsservatorioEsteri

Libertà è ragione

@libertaeragione · Post #4303 · 25.11.2024 г., 14:34

#Elezioni#Romania#Presidenziali Risultati definitivi: Affluenza: 52,55% Călin #Georgescu: 22,94% Elena #Lasconi (#USR|RE): 19,18% Marcel #Ciolacu (#PSD|S&D): 19,15% George #Simion (#AUR|ECR): 13,86% Nicolae #Ciucă (#PNL|EPP) 8,79% Mircea #Geoană (supp. #MRR)|Centristi nazionalisti|G/EFA: 6,32% Hunor #Kelemen (#UDMR|EPP): 4,51% Cristian #Diaconescu: 3,1% Cristian #Terheș (#PNCR|ECR): 1,04% Ana #Birchall: 0,46% Ludovic #Orban (#FD|Centro-destra populista): 0,22% Sebastian #Popescu (#PNR|Populisti): 0,16% Alexandra #Păcuraru (#ADN|Centro-sinistra): 0,16% Silviu #Predoiu (#PLAN|Centro): 0,12% In foto, la mappa del voto, by @tuttoelezioni. Necessario un secondo turno tra Georgescu e Lasconi. @OsservatorioEsteri