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 97 слични објави

Пребарај: #sp

当前筛选 #sp清除筛选
IB美术馆

@PaintingCollections2 · Post #3875 · 20.04.2026 г., 16:26

[SP]SP 2023.11.30—2025.7.2 画师:#SP 预览未展示全面,全部差分原图和整合压缩包请进入评论区或点击下方超链跳转查看 压缩包 SP老师的往期传送门(之后可能会有一期拆分成两期展示,我会标注出来也请注意查看捏) 2023.11.30—2025.7.2 2021.4.30—2023.11.30 —————————— 本频道分享的资源切勿进行买卖商用,如有条件还请在画师的赞助支持渠道获取赞助奖励 SP老师主页:PixivTwitterPatreonFanbox —————————— 资源有任何问题请加入下方聊天反馈群进行反馈,爱你们 图集主频道(临时复活版):@PaintingCollections2 聊天反馈撩骚群:@ChaoJiShiBu 游戏区分馆:@MoNvZhiJia23333 防失联及各附属频道导航:@IBgallery233 求物帖:传送门

Hashtags

IB美术馆

@PaintingCollections2 · Post #3867 · 19.04.2026 г., 16:12

[SP]SP 2021.4.30—2023.11.30 画师:#SP 预览未展示全面,全部差分原图和整合压缩包请进入评论区或点击下方超链跳转查看 压缩包 SP老师的往期传送门(之后可能会有一期拆分成两期展示,我会标注出来也请注意查看捏) 2021.4.30—2023.11.30 —————————— 本频道分享的资源切勿进行买卖商用,如有条件还请在画师的赞助支持渠道获取赞助奖励 SP老师主页:PixivTwitterPatreonFanbox —————————— 资源有任何问题请加入下方聊天反馈群进行反馈,爱你们 图集主频道(临时复活版):@PaintingCollections2 聊天反馈撩骚群:@ChaoJiShiBu 游戏区分馆:@MoNvZhiJia23333 防失联及各附属频道导航:@IBgallery233 求物帖:传送门

Hashtags

高分壁纸推荐|Anime gallery

@acgzhenghe · Post #187 · 31.01.2022 г., 10:00

No.150 #sp 祝福的话不必多说, 感谢大家一路相伴; 回望初心,未曾更易, 继看未来,道阻且长。 遥望三千里,明月照两旁, 但为人安康,我心不彷徨。 新的一年,与君共行 源链接/保存原图

Hashtags

高分壁纸推荐|Anime gallery

@acgzhenghe · Post #142 · 02.01.2022 г., 05:39

No.113 #sp 在2022年的第2天达成了2022关注,这难道不值得来张壁纸庆祝一下吗?(今天2到极致!) ✧*。٩(ˊωˋ*)و✧*。 源链接/保存原图

Hashtags

高分壁纸推荐|Anime gallery

@acgzhenghe · Post #138 · 31.12.2021 г., 23:51

No.110 #sp 2021,感谢大家的一路陪伴,小众的频道,有了你们,就成了广阔的天地;俱往矣,期未来! 2022,新的一年,新的开始,没有过多的辞藻,只希望大家每一天都能开开心心;这一年,我们继续启航! 源链接/保存原图

Hashtags

123•••89
ПретходнаСтраница 1 од 9Следна