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 3 слични објави

Пребарај: #pu

当前筛选 #pu清除筛选

蛹(Pupa) 话数: 12 放送开始: 2014年1月9日 放送星期: 星期四 原作: 茂木清香 导演: 望月智充 脚本: 望月智充 分镜: 望月智充 演出: 望月智充 ☺️评分:5.0590 💙故事简介 作品主要描写了一个究极的兄妹爱的故事,讲述长谷川现与妹妹梦虽然生长在严酷的家庭环境中,但两兄妹还是一直相互扶持生活着。然而,随着未知病毒“pupa”的到来,他们的境况变得更加绝望了。妹妹因为受到病毒的侵染而变成了吃人的丑陋怪物,哥哥为了妹妹的生存则决定奉献自己的身体给妹妹作为食物。 💔OneDrive:打开表格 😱百度网盘:点击下载 😄往期番剧汇总表格:打开 🔐解压:blackcatunderthemoon 引索:#Y#P#PU 标签:#漫改#猎奇#妹控 🗣请不要在讨论中打开链接,请使用频道消息的链接或者表格,讨论中的链接是失效的,百度网盘是自提取,如果没有自提取复制链接可以看到提取码,禁止在线解压

Tutto Elezioni

@tuttoelezioni · Post #1356 · 27.10.2025 г., 07:15

#Argentina🇦🇷 #Parlamentari Risultati parziali. Camera dei deputati. Sezioni scrutinate: 108.125/108.992 (99,20%). 🟪 La Libertà Avanza (#LLA|Libertaristi di destra): 40,65% (64) 🟦 Forza Patria (#FP|Centrosinistra peronista): 24,31% (31) 🟦 Province Unite (#PU|Centro): 4,96% (5) 🟥 Fronte di Sinistra (#FITU|Trotskisti): 3,71% (3) 🟦 Fronte Prima il Tucumán (#FTP): 2,28% (2) 🟥 Fronte Civico per Santiago (#FCS): 1,23% (2) 🟦 Forza Giustizialista Mendoza (#FJM): 1,10% (1) 🟦 Forza Entre Ríos (#FER): 1,06% (2) 🟪 Proposta federale per il cambiamento (#PFC): 1,05% (0) Altri: 19,65% (17) N.B.: Tra parentesi sono indicati i seggi ottenuti. @TuttoElezioni