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: #seektop

当前筛选 #seektop清除筛选
东南亚大事件/头条事件

@pengpaixinwen · Post #30293 · 17.03.2025 г., 05:14

#网友曝光#Seektop 设计部 | 腐败事件持续更新 主要涉案人员 #Tom(主管) :主导虚假员工操作,帮炮友工作,长期套取公司薪资与奖金。 Fin*ch(假员工,已被砍) :捞钱超过一年,私下找人资查证后发现。 Luna(假员工,仍在职) :运作近三年,持续套取公司资金。 相关知情者 & 受益者 Bourbon(炮友) :与Tom合谋,没做事奖金从未缺少,每季拿满,另外还有假人薪水可分。 B**s(兄弟) :深知内幕,并从中获取好处。 主要问题 职务之便 & 资金滥用 :Tom利用职权,远程帮炮友工作,炮友的社群动态长期打卡高档消费、出国旅游,几乎无真实工作,没在工作每季奖金拿满,其他单位同事有察觉炮友做得很爽。 虚假员工薪资链 :Tom私自创假员工领工资 ,连其他单位同事有察觉从来没见过这两名假人。 公然不端行为 :Tom与Bourbon多次被目击在公司幽会,甚至多次前后进入厕所。 😛总结 链条与社群公开透明,不要以为公司其他人毫无察觉。 💌投稿爆料:@tyyyy 😀阳光新闻:@yangguang

#网友曝光#Seektop 设计部 | 腐败事件持续更新 主要涉案人员 #Tom(主管) :主导虚假员工操作,帮炮友工作,长期套取公司薪资与奖金。 Fin*ch(假员工,已被砍) :捞钱超过一年,私下找人资查证后发现。 Luna(假员工,仍在职) :运作近三年,持续套取公司资金。 相关知情者 & 受益者 Bourbon(炮友) :与Tom合谋,没做事奖金从未缺少,每季拿满,另外还有假人薪水可分。 B**s(兄弟) :深知内幕,并从中获取好处。 主要问题 职务之便 & 资金滥用 :Tom利用职权,远程帮炮友工作,炮友的社群动态长期打卡高档消费、出国旅游,几乎无真实工作,没在工作每季奖金拿满,其他单位同事有察觉炮友做得很爽。 虚假员工薪资链 :Tom私自创假员工领工资 ,连其他单位同事有察觉从来没见过这两名假人。 公然不端行为 :Tom与Bourbon多次被目击在公司幽会,甚至多次前后进入厕所。 😛总结 链条与社群公开透明,不要以为公司其他人毫无察觉。 💌投稿爆料:@tyyyy 😀阳光新闻:@yangguang