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: #tab

当前筛选 #tab清除筛选
探索号

@seeker_rc · Post #19997 · 08.05.2026 г., 14:25

二次创作的 tab-out:即是 Tab 标签清理管理,也是导航、收藏! 之前用过 Zara 做的 tab-out ,理念很对:把新标签页变成一个仪表盘,所有打开的标签按域名分组展示,点一下就能跳转,关一组还有音效和彩纸特效。用起来很爽,但用了一段时间后,我发现自己每次打开新标签页,还是会切换到我的导航页。 于是我想:能不能把这一步也省了? 于是乎这个 Evan 版的 Tab Out 的 Chrome 扩展在 Zara 做的 tab-out 的基础上做了一些功能上面的优化。 让这个仪表盘可以设置为起始页,同时里面还能收藏网址,也保留的原有的功能!一举三得! <https://github.com/EvanTop/TabOut> via V2EX 分享创造 标签: #标签#tab#out ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道:科技探索者 每天推荐有趣内容,欢迎订阅、转发。

Depth Wallpapers

@Depth_Wallpapers_official · Post #1771 · 04.04.2026 г., 04:33

#Indian#India#14k#10k#women#Portrait#Mobile#PC#Tab#Traditional_Attire • Introducing the Highest Quality Wallpaper of this Channel. - 275 Million Pixels, takes space of 336MB - Can be used for PC, Mobile, Tablet or Advertisement banners. Download

Depth Wallpapers

@Depth_Wallpapers_official · Post #1764 · 02.04.2026 г., 02:34

Search terms: #nature#scenery#immersive#landscape#rollinghills#countryside#tuscany#greenery#peaceful#wallpaper#aesthetic#rural#sunlight#windingroad#farmhouse#10k#Mobile#Desktop#Tab Preview HD An idyllic, high-angle landscape featuring sun-drenched rolling green hills and a winding path leading to a rustic stone farmhouse. Download 🥰