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: #sapiens

当前筛选 #sapiens清除筛选

Хотите освежиться этим летом? Попробуйте нашумевший Московский Ледяной Чай!🧊☕️ Где искать: * В ресторанах * В любимой Азбуке Вкуса! ➕ Мастера своего дела – тренеры бариста от Азбуки Вкуса, Кира Чигинова и Екатерина Гребенникова, приготовят свою фирменную версию напитка! Так же хочу поблагодарить организатора Екатерину . Благодарю 🙏🏻 за мероприятие 🎤 Следим за анонсами даты! Не пропустите вкусный эксперимент! 😉 \#МосковскийЛедянойЧай \#Sapiens \#АзбукаВкуса \#ИвентМосква \#ЛетоВМоскве \#Чай \#Блогеры \#РестораныМосквы

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3884 · 15.01.2025 г., 16:00

Crypto Highlights: SEC, Funding Updates, and XRP 🔹Novastro Secures $1.20M: Layer 2 platform for real-world assets raises funds led by Woodstock. 🔹Litas Gains $20M: Blockchain payments platform gets token investment from Rollman Management Digital. 🔹SAPIENS AI: AI-driven Web3 sales agents closed funding led by Unreal Capital; amount undisclosed. 🔹Oh Raises $4.50M: Generative AI developer secures funds from multiple investors. 🔹XRP Surges Above $3: Historic rise as market eyes altseason. 🔹New SEC Developments: U.S. SEC to review crypto cases; potential to freeze non-fraud lawsuits. Read more from Reuters. 🔹120,000 BTC to be Returned: U.S. Gov declares Bitcoin seized in 2016 hack to be returned to Bitfinex. Stay updated on the latest happenings in the crypto world! #Crypto#XRP#SEC#Funding#AI#Blockchain#Web3#Investments#DeFi#Bitfinex#Trends#MarketUpdates#Litas#Novastro#SAPIENS#Oh#1MoneyNetwork#PythLazer#USGovernment#TangentVentures#AnimocaBrands