TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки
Назад кон каналите

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.

Погледај објаваПогледај оригинал

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

Hashtags

#define#tricks
Резултати

Пронајдени 79 слични објави

Пребарај: #programming

当前筛选 #programming清除筛选
📓 Real Spencer Woo

@realSpencerWoo · Post #33 · 17.12.2019 г., 08:45

Најди сличноПогледај

#技术#Programming 📻 来观赏一下用最美丽的古典文学撰写代码的快感：wenyan-lang GitHub | Online IDE 绿蚁新醅酒，红泥小火炉。晚来天欲雪，能饮一杯无？wenyan-lang 让我们借助于中国古典文言文来编写程序，之后我们即可将文言文编译为清晰的 JavaScript 或者 Python 代码，并直接运行。wenyan-lang 的语法很好理解，比如我们声明三个变量：var a=1, b=3, c=5;。用 wenyan-lang 来撰写即为： 吾有三數。曰一。曰三。曰五。名之曰「甲」曰「乙」曰「丙」。 另外，作者还给出了包括快排、斐波那契数列、汉诺塔等等经典问题或者算法的样例，位于 GitHub - wenyan-lang/examples，有兴趣的同学可以前往观摩。编写好的 wenyan-lang 代码，还可以通过编译器自带的 render.js 渲染为一张优美的 svg 图片，高贵。👍 📮 Via channel: @realSpencerWoo

Hashtags

#技术#programming
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #291 · 15.05.2023 г., 16:00

Најди сличноПогледај

Карта планеты GitHub Посмотрите какой забавный проект - Map Of Github🤩. Каждая точка — это проект GitHub. Размер точки указывает на количество звезд, которые получил проект. Точки соединены в виде графа и образуют кластеры, которые автор объединяет в страны! На карте более 400 000 проектов, сгруппированных по 1100 странам планеты GitHub. Названия стран прикольные - Land of Unity, Hackistan и конечно мои любимые AILandia и Pythonia! В AILandia есть мои любимые штаты - U.S. of Climate, Maplands и Undegrounds, где живут проекты Earth&Climate Tech! Можно нажать на проект, посмотреть его описание и заценить схожие проекты (как на картинке с проектом GemPy). Практического значения может и немного, но визуализация и исполнение просто 🔥! #software#programming

Hashtags

#software#programming
123•••67
← ПретходнаСтраница 1 од 7Следна →