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: #shipsupply

当前筛选 #shipsupply清除筛选

🚢Как появились шипчандлеры: первые поставщики снабжения для морского флота. С развитием океанского судоходства в эпоху Великих географических открытий возникла новая профессия — шипчандлеры(ship chandlers), поставщики снабжения для судов. Уже в XV–XVI веках крупные европейские порты — Лондон, Амстердам, Генуя и Лиссабон — стали центрами торговли судовым оборудованием и продовольствием для дальних морских экспедиций. В те времена суда нуждались в регулярном пополнении запасов: провизии, пресной воды, канатов, парусов, смолы, инструментов и навигационного оборудования. Купцы и ремесленники, специализировавшиеся на этих поставках, постепенно сформировали отдельную портовую отрасль — шипчандлерские услуги. К XVII–XVIII векам вместе с ростом торгового флота и развитием колониальной торговли шипчандлеры стали неотъемлемой частью портовой инфраструктуры. В крупных портах появились специализированные портовые склады, где можно было быстро подготовить судно к новому рейсу. С переходом к паровым судам в XIX веке перечень услуг расширился: кроме традиционных материалов начали поставляться уголь, машинные масла, запасные части и техническое оборудование. 📌 Сегодня шипчандлеры обеспечивают суда провизией, техническими материалами, запасными частями, средствами безопасности и бытовыми товарами, работая практически во всех крупных портах мира и являясь важным элементом глобальной морской логистики. #MaritimeHistory#ShippingIndustry#ShipSupply#Ports#Seafaring