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 12 слични објави

Пребарај: #rmji

当前筛选 #rmji清除筛选
凡人修仙传 二创 & 原创 RMJI

@RMJIfreevideos · Post #336 · 16.04.2026 г., 17:22

F170. 依赖摇舞蹈合集 啊,谁是谁的依赖,如果道友们足够强大,想必也能同时接下 紫灵 南宫婉 柳玉 慕沛灵 宋玉 的依赖吧,凡人修仙传,修成仙才不算凡人啊。 #紫灵#南宫婉#凡人修仙传#动漫#rmji 👉二创目录 /Fans Video Catalog👈

凡人修仙传 二创 & 原创 RMJI

@RMJIfreevideos · Post #315 · 09.04.2026 г., 13:36

F164. 韩立从云岚宗获取风之力 单纯的风之力和雷之力在使用风雷翅时有威力限制,从云岚宗获取风之力秘法后, 韩立 的风雷翅果然威力大增。 #韩立#AI视频#凡人修仙传#斗破苍穹#rmji 👉二创目录 /Fans Video Catalog👈

凡人修仙传 二创 & 原创 RMJI

@RMJIfreevideos · Post #316 · 10.04.2026 г., 14:31

F165. 渣男韩立欺骗紫灵的感情 渣男 韩立 竟然敢背着 南宫婉 欺骗 紫灵的感情,属实是不要脸。韩立不要你,我要你,紫灵宝宝,快来我怀里。😭😭😭 #紫灵#南宫婉#凡人修仙传#AI视频#rmji 👉二创目录 /Fans Video Catalog👈

凡人修仙传 二创 & 原创 RMJI

@RMJIfreevideos · Post #333 · 15.04.2026 г., 13:25

F169. 韩立强戏人妻燕如嫣 燕如嫣 你也不想你的丈夫 王蝉 出事吧?37度的嘴怎么能说出这么冰冷的话? 韩立 真不愧是凡人二创里的道德洼地。 #燕如嫣#韩立#凡人修仙传#AI动漫#rmji 👉二创目录 /Fans Video Catalog👈