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: #sveltekit

当前筛选 #sveltekit清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15079 · 20.08.2025 г., 12:30

#typescript#svelte#sveltekit#tailwindcss#tauri Epicenter is a free, open-source set of local-first apps that let you own and control your data by storing everything—notes, transcripts, chats—in one simple folder using plain text and SQLite. You can use any AI model you want, customize tools, and access your data anywhere without relying on cloud services. Key apps include Whispering, which transcribes your speech locally, and epicenter.sh, a personal assistant that helps you search and interact with your data. This setup gives you privacy, flexibility, and full control over your information, avoiding locked, siloed apps and data traps. It’s great for anyone who values data ownership and open software. https://github.com/epicenter-so/epicenter

折腾实验室频道

@TossLabChannel · Post #424 · 22.12.2024 г., 03:30

#局域网唤醒#SvelteKit#Go#PocketBase 简单局域网唤醒 Web 应用程序 该应用程序利用 SvelteKit、Go 和 PocketBase 构建,适合家庭或企业环境中需要设备唤醒和管理的用户。 ✨ 特点 • 🚀 一键设备唤醒仪表板 • ⏰ 定时事件自动化(通过 Cron 设置) • 🔌 支持 Ping 任意端口 • 🔍 网络扫描发现设备(需要 nmap) • 👤 安全的用户管理 • 🌐 多语言支持(i18n) • 🎨 提供 29 种主题 • 🐳 支持多平台 Docker 镜像 • 🏠 完全自托管 📢 群聊: @TossLab 🎈 频道: @TossLabChannel ❤️不想错过精彩内容,请打开 #频道通知,你的 #阅读#点赞#转发 便是我发帖的最大动力!

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15236 · 19.10.2025 г., 12:30

#typescript#chatgpt#hacktoberfest#huggingface#llm#svelte#svelte_kit#sveltekit#tailwindcss#typescript Chat UI is an open-source chat interface built with SvelteKit that lets you easily connect to different AI language models using any service that works with the OpenAI API format, such as Hugging Face, llama.cpp, Ollama, or OpenRouter[5]. You can quickly set it up on your computer by cloning the project, setting a few environment variables (like your API key and database connection), and running simple commands to start the app—no need to be an expert[5]. The main benefit is that you get a modern, customizable chat app that works with many AI models, making it simple to experiment, build, and share your own AI-powered chat experiences without starting from scratch. https://github.com/huggingface/chat-ui