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 4 слични објави

Пребарај: #tmdb

当前筛选 #tmdb清除筛选
BotsGram®

@botsgram_cu · Post #4112 · 17.07.2021 г., 03:38

¿Que puede hacer este bot? @MovieDatabaseBot Este bot multilingüe puede brindarle información sobre películas, series y personas. Obtenga carteles de películas, historias, actores, directores, calificaciones de críticos y más. Conecte su cuenta TMDb para sincronizar su lista de seguimiento y favoritos, y para calificar películas y programas de TV sin tener que salir de Telegram. Idiomas: varios incluido español (Visto en @botsgram_cu) #películas#series#tmdb

探索号

@seeker_rc · Post #20222 · 11.05.2026 г., 05:25

觅影- 简洁美观的海报墙软件更新到 1.2 版本 觅影 OmniPlay 是一款原生开发的海报墙播放器,支持 mac 、win 双系统。mac 采用 swift 开发,win 采用 C# + .net + Avalonia UI 。底层播放器核心为 MPVKit-GPL / libmpv / FFmpeg 相关组件。ios 版正在开发中。 仓库地址: <https://github.com/nandieling/OmniPlay> ✏ 软件截图 ✏ 功能特色 📚 UI ⦁ UI 简洁且美观,海报墙没有做过多的分类功能,只有搜索、排序功能。 📚 海报墙媒体库 ⦁ 支持海报墙和分集剧照 ⦁ 采用 TMDB 刮... via V2EX 分享创造 标签: #SMB#UI#TMDB ⚡️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。

Hashtags

✈️ AniShelf | 动漫收藏和追番记录工具 🏷 检索标签:#AniShelf#动漫记录#动漫#日番#追番#TMDb ⭐️ 详情介绍:AniShelf 一款追番记录工具,用来记收藏、追番进度和状态。它像一间私人动画书架,看过 / 在看 / 想看能分清,追番多的人不用再翻备忘录找第几集 搜索走 TMDb,标题和简介支持多语言;个人资料页能看整库,数据也能导出导入,换设备时不用再重建清单 ✅TestFlight ·📱Appstore 🌐GitHub · ✅B站作者 😌频道 |🙂群聊 |😋中文包 |☺️搜索

✈️ media-renamer-ai | 批量整理动漫、剧集、STRM 文件,改名归档刮削一次做完 🏷 检索标签:#media-renamer-ai #媒体重命名#重命名#刮削#刮削工具#TMDb#Bangumi#STRM整理 ⭐️ 详情介绍:media-renamer-ai 适合那种手里有很多动漫、剧集、STRM 文件,文件名又乱、来源又杂的人。它不只是帮你猜标题,而是把识别、改名、归档移动、原地整理、刮削写入放到同一套流程里 比较实用的地方它能在 TMDb / Bangumi 两个数据源之间匹配,还能配合本地 Ollama 或 OpenAI 兼容接口做辅助识别,碰上压制组、片源标签很多的文件名,会更容易认出来 而且原地重命名、原地整理、归档移动、单独刮削 nfo / poster / fanart 都给了,模板命名也支持更灵活的写法。你要整理的是成批的番剧和剧集文件,它会很顶用 📖GitHub · 🪟Releases下载 ✈️来源:shai102 开发者 😌频道 |🙂群聊 |😋中文包 |☺️搜索