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: #sberbank

当前筛选 #sberbank清除筛选
Lsposed Modules Updates Tracker

@lsposed_Modules_Updates_Trackers · Post #6270 · 21.03.2026 г., 20:30

#Sberbank#Blue_cat 模块:ru.bluecat.sberbankpatcher 简介:Sberbank Patcher 版本:548-2.3 更新时间:2026/03/22 00:47:28 更新日志: Поддержка версии 17.3.0 (2026021914) Убрана настройка контроля секций на главном экране т.к. разработчики в данный момент ничего не блокируют. Убраны настройки лента скидок и аптеки из эко системы. Убрана настройка ассистента для раздела безопасности @lsposed_Modules_Updates_Trackers | @lsposed_Geeks_Bot

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4101 · 08.02.2025 г., 19:00

Weekly AI News Highlights 🔹 Presearch launches chatbot PreGPT 2.0: Read more 🔹 Sberbank plans collaboration with Chinese researchers on AI projects: Read more 🔹 List of countries restricting Chinese AI DeepSeek prepared: Read more 🔹 Tether's Data department developing various AI applications for Bitcoin wallets: Read more 🔹 Figure creator terminates partnership with OpenAI after AI breakthrough: Read more 🔹 Binance analyzes meme coins and AI tokens market trends: Read more 🔹 Google unveils flagship AI model Gemini 2.0 Pro Experimental: Read more 🔹 AI tokens AI16Z and VVV see significant drop post-Binance listing: Read more 🔹 OpenAI introduces Deep Research mode in ChatGPT: Read more 🔹 List of cheap and free alternatives to OpenAI's Deep Research revealed: Read more #AI#Presearch#Sberbank#DeepSeek#Tether#Figure#Binance#Google#Gemini#AI16Z#VVV#ChatGPT#OpenAI#Crypto#VC#memecoins#tokens#research