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 1 слични објави

Пребарај: #releaseengineer

当前筛选 #releaseengineer清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3122 · 02.02.2026 г., 18:18

Најди сличноПогледај

#релизинженер#релизинженервакансия#MLOps#DevOps#ReleaseEngineer ❇️Релиз-инженер с функцией MLOps Senior ❇️| Компания Top Selection 🔥 Мы в поиске Релиз-инженера с функцией MLOps на проектную занятость Грейд: Senior Ставка: от 288К до 315К Гражданство/Локация: РФ Загрузка: фуллтайм Срок: долгосрочный Оформление: только ИП ‼️ Описание: Мы создаём интеллектуальную ML - систему прогнозирования спроса, которая учитывает сезонность, промо, макро- и микроэкономические факторы, поведение клиентов и ограничения логистики. Наш стек: GitHub/Gitlab, Jfrog Artifactory, SonarQube, Jenkins/GitlabCI , ArgoCD, Helm, Hashicorp Vault, OpenTelemetry, Grafana, Grafana Tempo, Mimir, Prometheus, Apache Spark, k8s 📝 Задачи: * Облегчение и ускорение труда разработчиков * Создание CI/CD пайпланов. * Помощь в контейнеризации приложений, подготовке к доставке и развертыванию. * Техническая консультация. * Помощь в настройке централизованной среды разработки * Управление релизным процессом, проведение, сопровождение релизов. * Заведение RFC * Проведение релизов * Контроль работоспособности систем до, во время и после релизов. * Актуализация технической документации. * Управление инфраструктурой * Поддержание работоспособности инфраструктурных сервисов. * Настройка мониторинга сервисов. * Контроль за утилизацией ресурсов, повышение оптимальности их использования. * Своевременное обновление сервисов и зависимостей. * Своевременное устранение обнаруженных уязвимостей в исходном коде и подкотрольных сервисах. ✅Требования к кандидату (+/-): - Не менее 4 лет в роли DevOps/Release Engineer или аналогичной, с фокусом на CI/CD и релизный процесс. - Опыт работы в проектах с ML-моделями. СУспешное проведение релизов в production-средах, включая управление RFC и контроль работоспособности систем до/во время/после релизов. ✅Технические навыки и обязанности: - CI/CD и релизный менеджмент: Создание и поддержка пайплайнов в Jenkins/GitLab CI; управление релизным процессом с ArgoCD и Helm; контейнеризация приложений (Docker/Kubernetes). - Инфраструктура как код: Работа с Kubernetes (k8s), HashiCorp Vault для секретов; настройка и поддержка инфраструктуры. - Мониторинг и observability: OpenTelemetry, Grafana (Tempo, Mimir), Prometheus; контроль утилизации ресурсов, выявление уязвимостей (SonarQube). - Артефакты и репозитории: GitHub/GitLab, JFrog Artifactory. - MLOps-специфика: Опыт с Apache Spark для ML-workloads; автоматизация развертывания ML-моделей, интеграция с ML-пайплайнами. - Дополнительно: Актуализация документации, технические консультации для разработчиков, настройка централизованной dev-среды, устранение уязвимостей и обновление зависимостей. ✅Стек технологий (обязательный опыт): - GitHub/GitLab, JFrog Artifactory, SonarQube, Jenkins/GitLab CI. - ArgoCD, Helm, HashiCorp Vault. - OpenTelemetry, Grafana, Grafana Tempo, Mimir, Prometheus. - Apache Spark, Kubernetes (k8s). По всем вопросам и с резюме пишите @aliiS_a

Hashtags

#релизинженер#релизинженервакансия#mlops#devops#releaseengineer