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
• Очередной бесплатный квест, который поможет прокачаться и освоить язык запросов SQL. В первой главе доступно 38 уровней, сложность которых постепенно повышается. Также в ближайшее время разработчики выпустят вторую главу. Она будет посвящена продвинутым возможностям использования SQL.
• Игровой экран состоит из четырёх основных частей: окна с сюжетом и загадкой, редактора запросов, вывода и референса ответа. Референс по умолчанию скрыт,но пользователь может его открыть, если не может пройти уровень. Также есть текстовые подсказки со ссылками на документацию и возможность посмотреть ответ полностью.
• Обучение можно проходить на ПК или смартфоне, так что забирайте по ссылке ниже:
➡️https://dbquacks.com
#SQL
• Нашел бесплатный курс по SQL с множеством объемных уроков, которые включают в себя необходимую теорию, практические занятия в редакторе Mode от полных новичков до продвинутых спецов SQL, включая всю базу (SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT и логические операторы), а также продвинутые темы (агрегирующие функции, GROUP BY, HAVING, соединение таблиц). В проекте доступен симулятор на реальных данных, A/B тестирование и инсайты продукта.
➡️https://mode.com/sql-tutorial
#SQL
💻SQL Noir.
• SQL Noir - весьма интересное решение для изучения SQL в виде текстовой игры. По сюжету вы будете выступать в роли детектива, которому необходимо решить определенный пул задач, анализируя улики в базе данных.
• Задачи разделены на три уровня: для начинающих, продолжающих и продвинутых пользователей. Сейчас доступно четыре дела, которые предстоит раскрыть. Если получается найти решение, то вы получаете баллы, которые открывают доступ к более сложным задачам. К слову, на GitHub есть подробная инструкция для тех, кто хочет разработать и опубликовать собственную задачу.
➡️ Проект полностью бесплатный: https://www.sqlnoir.com
#SQL
💻 PostgreSQL. Основы языка SQL.
• Еще один бесплатный учебник по языку SQL, в котором рассматривается создание рабочей среды, описаны языки определения данных и основные операции выборки и изменения данных. Показаны примеры использования транзакций, уделено внимание методам оптимизации запросов. Материал сопровождается многочисленными практическимипримерами. Отлично походит для самостоятельного обучения. В пособии рассматриваются следующие темы:
➡Введение в базы данных и SQL;
➡Создание рабочей среды;
➡Основные операции с таблицами;
➡Типы данных СУБД PostgreSQL;
➡Основы языка определения данных;
➡Запросы;
➡Изменение данных;
➡Индексы;
➡Транзакции;
➡Повышение производительности.
➡️Скачать книгу.
#SQL
#sql
SQL - всему голова, или “меня часто спрашивают, где и как я учу SQL”
Начав связывать свою жизнь с ИТ сферой в этом году, я была удивлена, что в действительности этот язык запросов нужен не только аналитикам, но порой менеджерам и руководителям.
SQL - универсальный инструмент, который в большинстве случаев покрывает задачи по добыче и анализу данных. Сегодня аналитик - не аналитик, если он не умеет в SQL. А если ты не аналитик, но хочешь выстраивать свою работу эффективно и не зависеть от коллег - аналитиков, хорошо бы уметь самостоятельно писать скрипты и обращаться к БД.
Итак, вашему вниманию дайджест по SQL полезностям:
1 Введение в SQL (на англ). Этот курс - хорошее начало в изучении SQL. Тут рассказывают про основные операторы и функции sql. Он проводится на английском языке, но мне кажется, именно этот факт мне помог сразу понять логику работы SQL. На английском такая информация воспринимается проще.
2 Ввведение в SQL (на рус). На случай если кому-то тяжело дается изучение на английском языке, я нашла на курсере аналог на русском. Тут даже захватывают анализ данных на питоне.
3 Продвинутый SQL. Здесь вы уже подробнее рассмотрите агрегатные и оконные функции, базовые циклы и вспомогательные функции. Ребята даже дают плюшки в виде встроенного онлайн - тренажера.
4 Тренажер SQL запросов.