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 4 слични објави

Пребарај: #regeneration

当前筛选 #regeneration清除筛选
Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #1267 · 01.02.2026 г., 22:11

🌎 The axolotl, a salamander native to Mexico, can regenerate entire limbs, spinal cord, heart tissue, and even parts of its brain. Unlike most amphibians, axolotls remain aquatic and gilled for their whole lives due to a trait called neoteny. ✨ #axolotl⚡#regeneration⚡#amphibians 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels ​

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #521 · 08.08.2025 г., 13:22

🌎 The axolotl, native to Mexico’s lakes, can regrow lost limbs, parts of its heart, and even sections of its brain. This “walking fish” stays forever young, never fully transforming into adulthood—a rare phenomenon called neoteny. ✨ #axolotl⚡#regeneration⚡#neoteny 👉subscribe Interesting Planet

Google Facts™ [ ️@googlefactss🌎]

@googlefactss · Post #40864 · 27.03.2026 г., 07:01

Axolotls, also known as Ambystoma mexicanum, get their name from the Aztec language Nahuatl, meaning "water monster" or "water god." According to legend, they are the earthly form of Xolotl, the Aztec god who transformed into a salamander to avoid sacrifice. These creatures are famous for regenerating limbs, hearts, and even parts of their brains. They stay in their juvenile form for life, a trait called neoteny. In the wild, axolotls are critically endangered, with fewer than 1,000 left in Mexico’s Xochimilco and Chalco lakes. Habitat loss, pollution, and invasive species like tilapia are major threats. Conservation efforts are underway to restore their habitat and protect them from extinction. 🦎🌍💧 [Read more] If you have one as a pet, feel free to share with us! @googlefactss #Axolotl#WaterGod#EndangeredSpecies#Regeneration#Neoteny#Conservation#Wildlife#Mexico#Amphibians