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 3 слични објави

Пребарај: #scoop

当前筛选 #scoop清除筛选

📣WinApps | 自建加速的纯净 Windows 软件仓库 🖼 标签:#WinApps#软件下载#Windows#开源软件#Scoop 📱 简介:WinApps是一位开发者自建的 Windows 软件资源站,为国内用户提供原汁原味的官网下载源 + 代理加速下载。作者出于“分享干净软件”的初心,亲自筛选超过 100+ 实用程序,覆盖浏览器插件、系统工具、开发软件等领域,让用户免去从杂乱下载站找资源的烦恼。 网站坚持 不改包、不注入、不破解 的纯净原则,所有下载链接都指向官方源或作者自建的加速镜像。支持 Scoop 命令行安装、Windows 系统镜像直链下载,无需网盘跳转、无需登录,一键即可安装。 💬 小编有话说:理想的软件下载站——无套路、无弹窗、无广告,纯粹到极致 🧭在线直达官网 ♥@xiuerSearch 搜索历史资源 👥频道 | 👤群聊 | 👁‍🗨中文包

VIP_影视分享

@wangzhuanzhan · Post #32806 · 10.09.2024 г., 10:01

D-d独d家j新x闻w- 独家新闻 Scoop (2006) 直达链接:https://pan.quark.cn/s/c5da5218d8d7 #独家新闻#Scoop#遇上塔罗牌杀手 #遇上塔罗牌情人#塔罗牌杀人事件 #独家头条 链接:https://link3.cc/sf_com #电影#喜剧#美国#00年代

djangoproject

@djangoproject · Post #352 · 25.06.2017 г., 08:57

https://stxnext.com/blog/2017/04/12/most-popular-python-scientific-libraries/ The most popular Python scientific libraries: #Astropy #Biopython #Cubes #DEAP #SCOOP #PsychoPy #Pandas #Mlpy #matplotlib #NumPy #NetworkX #TomoPy #Theano #SymPy #SciPy #scikit_learn #scikit_image #ScientificPython #SageMath #Veusz #graph_tool #SunPy #Bokeh