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: #thewizardoftheemeraldcity

当前筛选 #thewizardoftheemeraldcity清除筛选
dopingpong

@dopingram · Post #2812 · 16.02.2024 г., 06:42

«Волшебница Изумрудного города», х/м, 70х100, Doping Pong, 2024. Несколько поколений выросло на сказке Александра Волкова «Волшебник Изумрудного города», написанной на основе «Удивительного волшебника из страны Оз» американского писателя Лаймена Фрэнка Баума. Но еще больше поколений выросло, наслаждаясь изобретением тифлисского аптекаря Митрофана Лагидзе – чудесной прохладительной водой с экстрактом полыни эстрагонной, известной всем как тархун. Арт-группа Doping Pong визуализировала свои воспоминания об атмосфере 80-х, когда многие зачитывались этой сказкой и запивали ее напитком изумрудного цвета. Именно тогда книга Волкова уже стала классикой, и в массовую продажу поступил «Тархун» в стеклянных бутылках с фирменными этикетками. Героиня картины сидит за столиком в кафе – это может быть и Москва, и Тбилиси – и, пригубив любимый лимонад «Тархун», смотрит на окружающий мир сквозь зеленое стекло, чтобы увидеть волшебную страну, ощущая себя могущественной волшебницей Изумрудного города. Волшебницей, которая способна превратить абсолютно любой город в сказочный. More info: Лот 19 https://vladey.net/ru/lot/11614 #dopingpong#art#russia#georgia#moscow#tbilisi#thewizardoftheemeraldcity

dopingpong

@dopingram · Post #2824 · 24.02.2024 г., 18:07

Процесс работы арт-группы Doping-Pong над картиной «Волшебница Изумрудного города», х/м, 70х100, Doping Pong, 2024. VLADEY СЛИВКИ Живой аукцион Участие онлайн и по телефону Трансляция на сайте Вторник, 27 февраля в 19:00 More info: Лот 19 https://vladey.net/ru/lot/11614 #dopingpong#art#russia#georgia#moscow#tbilisi#thewizardoftheemeraldcity#oiloncanvas#ussretro#vladey#vladeyart#workinprogress#wip