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 1 слични објави

Пребарај: #scrubber

当前筛选 #scrubber清除筛选

🚢Бункерный рынок сохраняет восходящий тренд на фоне геополитических рисков. По данным MABUX, мировой рынок бункерного топлива на прошедшей неделе вернулся к выраженному росту из-за сохраняющейся напряжённости на Ближнем Востоке и отсутствия признаков деэскалации. Давление со стороны предложения и повышенные риск-премии поддержали рост котировок по ключевым видам топлива. Индекс 380 HSFO вырос на $26,54 до $763,57 за тонну, VLSFO прибавил $54,12 и достиг $910,14 за тонну, уверенно превысив психологический уровень $900. Индекс MGO LS также укрепился на $45,24 до $1 451,98 за тонну. Несмотря на признаки краткосрочной стабилизации к концу недели, рынок остаётся чувствительным к любым изменениям в геополитике и поставках. Отдельное значение имеет расширение Global Scrubber Spread — разницы между 380 HSFO и VLSFO. Показатель вырос с $118,99 до $146,57, оставаясь значительно выше порога окупаемости скрубберов, что усиливает экономическое преимущество судов, оснащённых скрубберными системами, особенно в рейсах с высоким расходом топлива. На региональном уровне заметное расширение спреда зафиксировано в Роттердаме и Сингапуре, что указывает на усиление ценовой дифференциации между высокосернистым и низкосернистым топливом. Для судовладельцев это повышает значение топливной стратегии, выбора порта бункеровки и эффективности управления рейсом. Рост бункерных цен напрямую давит на операционные расходы флота и может отражаться на фрахтовых ставках, особенно в сегментах с низкой маржинальностью. При сохранении текущих рисков рынок, вероятно, останется в зоне повышенной волатильности. 📌MABUX (Marine Bunker Exchange) — основана в 2005 году, международная аналитическая платформа по мониторингу бункерного рынка и цен на судовое топливо. #bunkering#fuel#shipping#scrubber#maritime