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 4 слични објави

Пребарај: #sayaka

当前筛选 #sayaka清除筛选
cosplayupload

@cosplayuploadtest2 · Post #102366 · 23.03.2025 г., 03:16

Title: Sayaka_Tomaru_都丸紗也華,_FLASHデジタル写真集_『色香の摂理_vol.1』_Set.03 Authors: #None Tags: #None#FLASHデジタル写真集#Sayaka_Tomaru_都丸紗也華#Sayaka#Tomaru#都丸紗也華#FLASHデジタル写真集 #『色香の摂理 #vol #1』 #Set #03 recommendation: None TelegraphLinks:page-0-19

cosplayupload

@cosplayuploadtest2 · Post #102305 · 23.03.2025 г., 03:12

Title: SAYAKA_さやか,_Young_Jump_2025_No.14_(ヤングジャンプ_2025年14号) Authors: #None Tags: #None#SAYAKA_さやか#Young_Jump_ヤングジャンプ#SAYAKA#さやか#Young#Jump #2025 #No #14 #ヤングジャンプ#2025年14号 recommendation: None TelegraphLinks:page-0-9

cosplayupload

@cosplayuploadtest2 · Post #102724 · 23.03.2025 г., 03:37

Title: Sayaka_Kakehashi_掛橋沙耶香,_ヤンマガWeb_乃木坂46_坂道ネクストジェネレーション+_Set.02 Authors: #None Tags: #None#Nogizaka46_乃木坂46#Sayaka_Kakehashi_掛橋沙耶香#Young_Magazine_ヤングマガジン#Sayaka#Kakehashi#掛橋沙耶香#ヤンマガWeb#乃木坂46#坂道ネクストジェネレーション+ #Set #02 recommendation: None TelegraphLinks:page-0-16

cosplayupload

@cosplayuploadtest2 · Post #102627 · 23.03.2025 г., 03:31

Title: Sayaka_Kakehashi_掛橋沙耶香,_ヤンマガWeb_乃木坂46_坂道ネクストジェネレーション+_Set.01 Authors: #None Tags: #None#Nogizaka46_乃木坂46#Sayaka_Kakehashi_掛橋沙耶香#Young_Magazine_ヤングマガジン#Sayaka#Kakehashi#掛橋沙耶香#ヤンマガWeb#乃木坂46#坂道ネクストジェネレーション+ #Set #01 recommendation: None TelegraphLinks:page-0-15