@iokhk · Post #9650 · 01.05.2026 г., 05:33
免费外刊新闻阅读网站,聚合了经济学人、华尔街日报、纽约客等外刊内容 #URL https://economist.dpdns.org/
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #url
@iokhk · Post #9650 · 01.05.2026 г., 05:33
免费外刊新闻阅读网站,聚合了经济学人、华尔街日报、纽约客等外刊内容 #URL https://economist.dpdns.org/
Hashtags
@iokhk · Post #9447 · 17.04.2026 г., 06:03
丑搜 https://search.saveweb.org/#URL https://blog.xinshijiededa.men/neo-uglysearch/
Hashtags
@iokhk · Post #9292 · 07.04.2026 г., 05:00
V2Net - V2EX 发现引擎,快速看帖 https://www.v2ex.com/t/1203978 #URL https://discover.v2net.xyz/
Hashtags
@iokhk · Post #9272 · 05.04.2026 г., 11:56
独立博客网站聚合 #URL https://text.blogosphere.app/
Hashtags
@iokhk · Post #9115 · 25.03.2026 г., 07:07
Flighty Airports - 全球机场实时运行数据监测 https://flighty.com/airports#URL
Hashtags
@iokhk · Post #8843 · 01.03.2026 г., 01:31
即时地缘政治情报 #URL https://crisismap.vercel.app/zh-TW
Hashtags
@iokhk · Post #9728 · 06.05.2026 г., 13:30
Blueprint.am - 用 AI 完成硬件原型设计 https://www.blueprint.am/ 用自然语言描述项目想法,即可生成接线图、物料清单和组装步骤。#AI#URL
@iokhk · Post #9568 · 25.04.2026 г., 10:27
AI API 中转站 https://aibijia.org/ https://github.com/ka-pi-ba-la/AIbijia https://www.v2ex.com/t/1208476 #URL#AI 其他同类型网站,仅收集,不推荐 https://tokennav.cc/ https://cheap-ai.uk/ 导航站 https://tokennav.cc/ https://github.com/peter123023/awesome-claude-api
@iokhk · Post #9037 · 18.03.2026 г., 11:11
中国就业市场 AI 影响分析 - 可视化网站 东大:https://madeye.github.io/jobs/ 将 #AI 对各个职业的冲击程度量化:图块大小对应就业人数,颜色深浅对应被 AI 替代的风险。 #URL --- 西大:https://karpathy.ai/jobs/ #GitHub https://github.com/karpathy/jobs
@iokhk · Post #9075 · 22.03.2026 г., 06:37
FreeMediaHeckYeah 互联网规模最大的免费资源集合网站#URL#Free https://fmhy.net/
@iokhk · Post #9586 · 27.04.2026 г., 06:28
VidStudio - 浏览器中运行的 Web 视频剪辑工具,无需上传,本地处理 https://vidstudio.app/video-editor VidStudio 是一款在浏览器中运行视频剪辑工具,所有视频处理都在本地浏览器中完成,无需云端交互,保证隐私。 基于 FFmpeg WASM 技术构建,利用 WebCodecs 提供高效的剪辑体验。 #Video#Tool#URL
@iokhk · Post #8859 · 03.03.2026 г., 04:12
Spotify 音乐下载,复制 Spotify 歌曲链接,在网站输入后会匹配 YouTube Music 上最合适的版本(包含元数据)完成下载 https://spotubedl.com/ #Music#Tool#URL