@Quanshoulu · Post #9853 · 28.02.2026 г., 12:39
#RSS 由leduchuong 维护的 WebUI 优先 Telegram 自动转发与 RSS 运营平台,集成 Setup Wizard、规则过滤、AI 处理、日志监控与 Bot 控制,适合 NAS/HomeLab 长期运行。 https://github.com/leduchuong48-byte/telegram_autotgtoward
Hashtags
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: #rss
@Quanshoulu · Post #9853 · 28.02.2026 г., 12:39
#RSS 由leduchuong 维护的 WebUI 优先 Telegram 自动转发与 RSS 运营平台,集成 Setup Wizard、规则过滤、AI 处理、日志监控与 Bot 控制,适合 NAS/HomeLab 长期运行。 https://github.com/leduchuong48-byte/telegram_autotgtoward
Hashtags
@Quanshoulu · Post #9610 · 05.02.2026 г., 10:20
#RSS 一个基于 Spring Boot 的智能 RSS 过滤系统,集成 AI 能力实现个性化内容筛选。支持多用户、多 RSS 源,自动处理并生成符合个人偏好的自定义 RSS 订阅。 https://github.com/My-Search/ai-rss-hub
Hashtags
@we_want_youu · Post #4142 · 11.08.2024 г., 10:43
Hindu extremists (#Rss bajrang dal etc) always torturing harmless indian Muslims
Hashtags
@informavore_log · Post #3229 · 21.03.2023 г., 12:40
干翻日漫收割 2 亿用户,韩国「条漫」如何崛起? #RSS
Hashtags
@informavore_log · Post #3156 · 01.03.2023 г., 08:34
该坐人力滑竿吗?雨天该叫外卖吗?谈谈“同情心错觉” 2023-03-01 12:14 by 张是之 #RSS
Hashtags
@informavore_log · Post #3155 · 01.03.2023 г., 08:31
高知女性就必须完美吗?从上野千鹤子争议说起 2023-02-27 17:00 by 南方周末记者 余雅琴 #RSS
Hashtags
@informavore_log · Post #3154 · 01.03.2023 г., 08:25
合作背后的阴暗面 2023-02-20 08:58 by Margarita Leib #RSS
Hashtags
@informavore_log · Post #3153 · 01.03.2023 г., 08:23
“小我”效应:感到渺小的益处 2023-02-20 08:58 by Richard Fisher #RSS
Hashtags
@informavore_log · Post #3147 · 01.03.2023 г., 07:47
用 Shortcuts 体面且有个性地展示二维码 2023-02-28 19:27 by Minja #RSS
Hashtags
@informavore_log · Post #3146 · 01.03.2023 г., 07:43
“精英”失声,“暴徒”崛起,冷漠依旧:开战一年,俄罗斯发生了哪些变化? 2023-03-01 13:50 by 龚珏 #RSS
Hashtags
@informavore_log · Post #3135 · 28.02.2023 г., 10:19
用 Tyme 跟踪六年时间,我从自我管理中学到了什么 2023-02-23 14:39 by H寒峰 #RSS
Hashtags
@informavore_log · Post #3134 · 28.02.2023 г., 10:19
小红书到底能不能赚钱? 2023-02-28 12:24 #RSS
Hashtags