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: #techrevolution

当前筛选 #techrevolution清除筛选
Garantex News Russia

@garantexnews · Post #13591 · 14.11.2024 г., 12:01

🚀 Прошел первый день форума The Trends 2024 — феерично! Сегодня мы продолжаем и ждем вас на втором дне масштабного мероприятия! 🔥 🔑Не пропустите топовые секции, новые идеи и невероятные возможности для бизнеса. Будьте в центре технологической революции! ✅ Сегодня будет еще больше экспертов, обсуждений и возможностей для общения. ⚡️ Всем быть Не упустите шанс быть частью этого важного события! Следите за новостями на официальном сайте: https://thetrends.tech #TheTrends2024#TechRevolution

Garantex News Russia

@garantexnews · Post #13582 · 13.11.2024 г., 16:45

🚀Форум THE TRENDS стартовал: последний шанс быть в центре технологической революции! 13-14 ноября 2024 года Мероприятие, которое объединит более 4500 участников и 85 спикеров — лидеров в области IT, AI, Blockchain и других передовых технологий. 📌Цели форума: - Объединить экспертов и основателей компаний. - Открыть новые горизонты для бизнеса. - Создать пространство для общения активных людей. ✅Тема форума: - Искусственный интеллект и его будущее. - Цифровизация жизни и smart-города. - Роль Blockchain в экономике и бизнесе. 📅Присоединяйтесь к форуму и погрузитесь в мир инноваций с ведущими экспертами и компаниями! 📍Где? Москва, ИРРИ LOFT, Дербеневская набережная 7, стр. 31 🎟Билеты:https://thetrends.tech #TheTrends2024#TechRevolution

BesnowCloud貝雪雲-公告頻道

@besnow_cloud · Post #2983 · 22.04.2025 г., 06:23

🔊【#深度解读】 他曾因迷茫而离开校园去学木工,却后来用“玻尔兹曼机”刷新机器学习范式;如今又凭神经网络理论斩获 2024 年诺贝尔物理学奖,被誉为“AI 教父”​。 想知道 Geoffrey Hinton 如何把好奇心炼成颠覆时代的科学革命?点击下方长文链接,跟我一起解锁这段从「木匠」到「诺奖」的脑洞旅程!#GeoffreyHinton#NobelPrize#AI#DeepLearning#TechRevolution 👉阅读全文