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 3 слични објави

Пребарај: #sonatanline

当前筛选 #sonatanline清除筛选
跑跑資訊站 KartInfo

@KartInfoTW · Post #155 · 20.11.2020 г., 10:00

台服本周更新!「SONATA L N Line」以及「宇宙人藍寶」系列道具推出、「尖峰 HT-R」商城販售,還有合成系統加入「魔光騎士 X」和「炎紋鱷 X」機率提升! 🔥 宇宙人藍寶箱獎勵表:https://kinf.cc/38ZsDsu 🔥 合成獎勵表:https://kinf.cc/33gIijt ℹ️ 台服 11/20 更新:https://kinf.cc/36PAdTN ▶️ 加入跑跑資訊站 Discord:https://kinf.cc/dc #SONATANLine#GP賽#宇宙人藍寶#連線獎勵#ShowTime#尖峰HT_R#合成系統#魔光騎士X#炎紋鱷X

跑跑資訊站 KartInfo

@KartInfoTW · Post #146 · 28.10.2020 г., 10:00

韓服本周更新推出「現代 Sonata N Line」合作活動,完成 GP 賽就有機會把「實體車」開回家! 還有復刻車種「章魚車 R」商城販售、新賽道「龍之運河」推出,以及道具賽「烏雲」功能更新~ 🔥 更新詳情:https://kartinfo.me/thread-7770-1-1.html ▶️ 加入跑跑資訊站 Discord:https://kinf.cc/dc #現代#Hyundai#SonataNLine#開回家#GP賽#章魚車_R#新賽道#烏雲#道具賽更新

跑跑資訊站 KartInfo

@KartInfoTW · Post #152 · 13.11.2020 г., 09:00

台服本周更新!史詩世紀第二彈更新、尼歐齒輪八代推出, 下周推出「宇宙人藍寶」、「尖峰 HT-R」商城販售、出席任務免費拿「SONATA N Line」,合成獎勵更新,「炎紋鱷 X」機率提升三倍! ℹ️ 尼歐齒輪八代獎勵表:https://kinf.cc/36t03Nc ℹ️ 迷你釣魚獎勵表:https://kinf.cc/3pvaPeD 🔥 台服 11/13、11/20 更新:https://kinf.cc/36smkdP ▶️ 加入跑跑資訊站 Discord:https://kinf.cc/dc ▶️ 訂閱跑跑資訊站 Telegram:https://kinf.cc/tg #跑跑卡丁車#KartRider#史詩世紀#新賽道#新劇場#尼歐車款齒輪八代#釣魚#宇宙人藍寶#尖峰HT_R#SonataNLine#合成#炎紋鱷X