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: #startupfunding

当前筛选 #startupfunding清除筛选
Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4047 · 01.02.2025 г., 16:00

Funding Round Highlights: January 2025 🔍 Key funding rounds from January 2025: - Omnitron Sensors: $13M for efficient MEMS manufacturing. Learn More - Unwrap.ai: $12M for AI-powered customer feedback analytics. Learn More - Le Fourgon: $8.55M for returnable product transportation. - TeamSec: $7.60M for cloud-based securitization solutions. Learn More - Crowded: $7.50M raised. - Cactos: $7.27M for innovative electricity storage solutions. Learn More - Selta Square: $6.41M for pharmacovigilance AI solutions. Learn More - Medsender: $5M for HIPAA-compliant document automation. Learn More - Univale Transportes: $4.78M raised. - SKUsafe: $4.30M for compliance and nutritional analysis tools. Learn More #AI#Fintech#Regtech#Manufacturing#Healthcare#Energy#SupplyChain#NutritionalAnalysis#Compliance#StartupFunding

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3419 · 18.12.2024 г., 12:11

Tyme Raises $250M Round #Tyme has successfully raised a substantial $250 million in funding, closing the round on December 17, 2024. For more details, visit Tyme's website. #Funding#Tyme#Investment#Capital#Finance#Business#Technology#Startups#FundingRound#VentureCapital #2024 #Growth#Innovation#CapitalRaising#TechNews#Market#Entrepreneurship#StartUpFunding#FinancialServices

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3912 · 18.01.2025 г., 10:00

$51M Raised Across Multiple Startups Ten innovative startups secured funding in January 2025, totaling $51 million. Highlights include: - Merit Systems: $10M for an open-source economy. - Botika: $8M, leading in AI-generated fashion models. - Underdogs: $6.13M, focused on training entrepreneurs. - TrustUp: $5.18M in health tech innovation. - Elcogen: $5M in efficient fuel cell manufacturing. - Convergence Medical Robotics: $5M for medical robotics solutions. - Constelli: $3M in signal processing for defense. - Immunocure Discovery Solutions: $3M in AI drug discovery services. - Naco: $2.58M for nano coatings in fuel cells. - TalentMapper: $2.44M for talent management solutions. Read more: Merit Systems | Botika | Underdogs | TrustUp | Elcogen | Convergence Medical Robotics | Constelli | Immunocure Discovery Solutions | Naco | TalentMapper #StartupFunding#OpenSource#AI#FashionTech#Education#HealthTech#FuelCells#Innovation#SignalProcessing#DrugDiscovery#NanoTech#HydrogenEnergy#MedTech#VC