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 16 слични објави

Пребарај: #sentimental

当前筛选 #sentimental清除筛选
AWTH

@wall_amv · Post #9487 · 28.05.2025 г., 17:47

Anime: Versailles no Bara, Lupin, Oshi No Ko, Code Geass, Shiguang Dailiren, JoJo, Soul Eater, Cowboy Bebop, Blue Giant, Kiznaiver, Nana, Absolute Duo, Angel Beats, Ao no Exorcist, Charlotte, Boku wa Tomodachi ga Sukunai, Chuunibyou demo Koi ga Shitai, Code Breaker, Darling in the Franxx, Devil May Cry, K Project, Kuzu no Honkai, Space Dandy, Spy x Family, To Be Hero X Music: Peter Cincotti - Love is Gone #Amv #Amv_Mix #Mix #Romance #Drama #Sentimental #Full_HD #AnimWorld @Wall_Amv

AWTH

@wall_amv · Post #8921 · 09.05.2024 г., 17:54

Anime: Akebi-chan no Sailor Fuku, Boku no Kokoro no Yabai Yatsu , Given, Shikimori's Not Just a Cutie, Horimiya, Wonder Egg Priority, Uchuu Chronicle, kyoukai no kanata , Toradora, Welcome to the ballroom , Yofukashi no Uta Music: The Kid LAROI, Justin Bieber - STAY #Amv #Amv_Mix #Mix #Drama #Romance #Sentimental #MEP #AnimWorld @Wall_Amv

AWTH

@wall_amv · Post #8651 · 06.04.2024 г., 20:54

Anime: bubble, dragon raja, evangelion, solo leveling, spy x family, oshi no ko, mahou shoujo tokushusen asuka, honkai star rail, ginshin impact, league of legends, kimetsu no yaiba, re creators, sousei no onmyouji, sword art online, arknights prelude to dawn, banana fish, fate stay night?, fireworks, tengoku daimakyou, aishang ta de liyou, 86, high card, assassins pride, biao ren, bungou stray dogs, d gray man, deadman wonderland, hells paradise, naraka blade point, owari no seraph, paripi koumei, suzumiya haruhi no shoushitsu, sousei no onmyouji, sousou no frieren, valorant, yakusoku no neverland, kage no jitsuryokusha ni naritakute, kusuriya no hitorigoto, other(6) Music: Aloboi - With You #Amv #Mix #Amv_Mix #Psychedelic #Sentimental #Big_Contest_2024 #Full_HD #پیشنهاد_ویژه #AnimWorld @Wall_Amv

12
ПретходнаСтраница 1 од 2Следна