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: #sdl2

当前筛选 #sdl2清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14805 · 08.06.2025 г., 11:30

#c_lang#alsa#audio_visualizer#freebsd#glsl_shaders#linux#macos#ncurses#pipewire#portaudio#pulseaudio#sdl2#sndio#windows Cava is a free, open-source audio visualizer that works on Linux, FreeBSD, macOS, and Windows, letting you see music as moving bars right in your terminal or desktop window[1][3]. It’s easy to install and use, supports many audio systems, and lets you customize colors and settings. The main benefit is that it makes listening to music more fun and visually engaging, especially for people who enjoy seeing sound represented in real time, and it works on almost any computer or device[1][3][4]. https://github.com/karlstav/cava

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15431 · 23.01.2026 г., 13:30

#cplusplus#3d_engine#arm64#cmake#cplusplus#cpp17#d3d11#directx#directx11#engine#game#game_engine#gamedev#mod#opengl#opensource#sdl#sdl2#stalker#x64#xray_engine OpenXRay is a free, improved version of the X-Ray Engine for S.T.A.L.K.E.R. games like Call of Pripyat and Clear Sky. It adds 64-bit support, higher FPS, bug fixes, modding tools, and runs on Linux, macOS, and more. This benefits you with smoother, more stable gameplay, better performance on modern or non-Windows PCs, and easy access to new mods without changing the classic feel. https://github.com/OpenXRay/xray-16