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: #starkex

当前筛选 #starkex清除筛选
Block Daily Dance & Podcast/Space List

@blockdancenews · Post #267 · 17.05.2022 г., 12:19

🔦 Block Daily Dance (5月17日): We are Information Aggregator of BlockChain & Web3.0, running by DAO. 我们是由社区驱动的区块链 & Web3 信息聚合平台。 ✈️Telegram Channel:https://t.me/blockdancenews 📒Notion:https://bit.ly/3LopaUj 🛰 Layer 1 / L2 / 跨鏈: 关于 $ICP的一点浅见 https://twitter.com/BTCdayu/status/1526455520571207680 什么是 #StarkEx#StarkNet 为什么会有 Layer3 https://twitter.com/StarkNet_ZH/status/1526499729588092930 🏙 DAO : SeedClub - 顶级Web3加速器的前世今生 https://chao.mirror.xyz/Y_myw2Pbq-nI7YG0GCNteYeW-zTFz5ilFmC7-bH88qo 🎙 播客/AMA/Talks/活动: https://bit.ly/3HuwSJQ 🔍 链上数据/行情分析: BTC Daily Report - 2022/05/16 https://0xbi.mirror.xyz/R957Onz_a7sR22LSKdDm12CoPKPzwQqx3QGRp5JFlfo ETH凌晨出现交易所大幅度减持 资金逐渐平稳 BTC抛压降低 — 2022.5.17 https://medium.com/@phyrex.ni/eth%E5%87%8C%E6%99%A8%E5%87%BA%E7%8E%B0%E4%BA%A4%E6%98%93%E6%89%80%E5%A4%A7%E5%B9%85%E5%BA%A6%E5%87%8F%E6%8C%81-%E8%B5%84%E9%87%91%E9%80%90%E6%B8%90%E5%B9%B3%E7%A8%B3-btc%E6%8A%9B%E5%8E%8B%E9%99%8D%E4%BD%8E-2022-5-17-f9cb266de4ad 👔 招聘: WEB3求职指南:在哪里发现最全面的招聘信息? https://twitter.com/TechFlowPost/status/1526403587512729601 🧰 综合: Arbitrum Odyssey 计划攻略 https://candydao.notion.site/Arbitrum-Odyssey-17634b06aa084a3a8407d212927e5f16 正反馈的诱惑|预言家周报#171 https://orangexyz.mirror.xyz/Xg6UNuyd2WC-ysnpk1jnXKzkY2rE2HuJd3JTiJKoDD4 Vitalik 谈以太坊发展及去中心化未来待解的十大矛盾 https://foresightnews.pro/article/detail/4134 SBF:UST 很糟糕,但不是区块链版「恶血」 https://foresightnews.pro/article/detail/4131 https://t.me/blockdancenews