TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #rendering
@phygitalcreative · Post #3122 · 23.06.2023 г., 12:24
Neuralangelo интегрировали в SDFStudio Да, его можно установить (с гитхаба) и пользоваться. В деле замешан Nerfstuduio, и можно пользоваться его вьюером. Код #nerf#rendering
Hashtags
@arch_shovel · Post #613 · 30.08.2022 г., 19:10
Chybik kristof unveils a newly designed private art gallery, defined by its shimmering facade of moveable copper tiles. the cluster of vertical cylinders are animated by the dynamic skin, which will gradually transform with a patina over time. Visualization: monolot.studio #rendering#cgi#facade#architect#archidaily#arch_shovel
@arch_shovel · Post #485 · 03.07.2022 г., 16:35
Norwegian Tower. Image by Hossein Yadollahpour #3d#3dsmax#render#rendering#archviz#visualization#arch_shovel
@arch_shovel · Post #723 · 03.10.2022 г., 14:48
Happy World Architecture Day! Visualization: Plo.mp Project: Mixed-Use Complex with Kohn pedersen fox . #rendering#facade#architect#archidaily#minimalist#detail#architecturelover#arch_shovel
@arch_shovel · Post #511 · 10.07.2022 г., 15:46
Sutton Tower at 430 East 58th Street. A beautiful Bavarian limestone residential tower designed by visionary architect Thomas Juul-Hansen, situated in New York City's most sophisticated and enduring enclave, with epic views of the city, East River and the Ocean. Rendering by Recent spaces Designed by Thomas Juul Hansen Branding by Pandiscio green Sales & Marketing by Corcoran Sunshine #manhattan#architecture#archdaily#buildings#newbuildings#residential#nyc#newdevnyc#rendering#arch_shovel
@djangoproject · Post #523 · 13.12.2017 г., 20:27
http://www.jaggedverge.com/2017/11/how-a-web-page-request-makes-it-down-to-the-metal/ How a web page request makes it down to the metal by : Janis Posted in : Tutorials, work-in-progess Tags : #NGINX, #Python No Comments The other day I was interested in how many steps occur between sending a #POST or #GET#request from a website to the actual processing that happens on the CPU of the #server. I figured that I knew bits and pieces of the puzzle but I wanted to see the complete path from the highest levels of abstraction all the way to the lowest without missing anything too big in-between. It turns out that in a modern web system there are a lot of steps. I have been really fascinated by this much like the explorer that wants to find a path from one known place to another. If you are interested in better understanding how your computer works you might find walking along this path with your tech stack helpful. Frontend prelude: GET request Browser page #rendering POST request sidenote: #CSRF#token Network stack sidenote: The Internet #TCP sidenote: more comprehensive treatment of network stack Backend Handling web request #WSGI #Django Django URL routing Django views Python implementations #CPython CPython bytecode CPython bytecode execution details Machine Code CPython to machine code Machine code execution Hardware implementation details Microcode Processor #pipeline Silicon implementation of addition Silicon adder unit AND gate Transistor