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 2 слични објави

Пребарај: #saeinternational

当前筛选 #saeinternational清除筛选
100K20

@science_100k20 · Post #81 · 18.08.2023 г., 10:00

Занимательная статистика от издательства SAE International📊 Только представьте, если напечатать первую страницу каждой научной работы, которая индексируется в Web of Science, высота такой стопки бумаг могла бы достигать практически высоты горы Килиманджаро (5 895 м)! 🌋 Забравшись на вершину такой «горы», можно было бы обнаружить 1,5-сантиметровый слой наиболее цитируемых работ (более 10 000 ссылок). Данные работы представляют собой самые известные исследования и открытия в мире науки🔍🌏 К слову сказать, техническая документация издательства SAE International(Technical Papers) входит в «высший эшелон цитирования»: самая популярная работа была процитирована более 1 700 раз 📝 Все права на изображение принадлежат ©️2023 SAE International. #электронныересурсы#публикации#журналы#книги#SAEInternational

100K20

@science_100k20 · Post #79 · 14.08.2023 г., 11:17

Предлагаем ознакомиться с графиком вебинаров от ведущих международных издательств на этой неделе: ✅Springer Nature | Публикация в международном издательстве 📅 15 августа 2023 в 12:00 (мск) Регистрация доступна по ссылке. ✅World Scientific | Исследования в области Математических наук в World Scientific 📅16 августа 2023 в 11:00 (мск) Регистрация доступна по ссылке. ✅SAE International | Вебинар-интервью от SAE International 📅16 августа 2023 в 18:00 (мск) Регистрация доступна по ссылке. ✅AMS | Работа на платформе MathSciNet 📅17 августа 2023 в 12:00 (мск) Регистрация доступна по ссылке. #вебинар#исследования#цитирования#электронныересурсы#наука#библиотека#публикации#SpringerNature#WorldScientific#SAEInternational#AMS