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 1 слични објави

Пребарај: #usstrategy

当前筛选 #usstrategy清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65243 · 12.04.2026 г., 08:27

🚀 Iran's Nuclear Concessions Could Be Key to U.S. Strategy, Citic Securities Says Citic Securities stated on April 12 that if Iran were to abandon uranium enrichment, it would represent a significant achievement for the U.S., particularly for U.S. President Donald Trump, who could use it to appease domestic concerns. According to Jin10, the ongoing conflict has already negatively impacted the midterm elections, necessitating a swift resolution. Since the Iranian Islamic Revolution, the U.S. has lost control over Iran's nuclear capabilities, a challenge that has persisted through multiple U.S. presidencies, affecting America's Middle East strategy. The political impact of Iran's potential nuclear disarmament is seen as more significant than the indirect effects of oil prices and inflation on elections. Consequently, the Trump administration might consider compromises on issues like control over the Strait of Hormuz. From Iran's perspective, the conflict has demonstrated that blocking the strait and threatening Middle Eastern infrastructure are powerful leverage tools, potentially more impactful than nuclear threats. These actions, which can be executed with low-cost drones, pose significant risks to the U.S. and global economies, providing Iran with a strategic counterbalance. Repeated near-escalations to large-scale infrastructure damage suggest that the likelihood of extreme war escalation is low, reducing the chances of extreme oil prices, severe recession, or stagflation. #Iran#NuclearConcessions#USStrategy#CiticSecurities#DonaldTrump#UraniumEnrichment#MiddleEastStrategy#IranUSRelations#StraitOfHormuz#OilPrices#Inflation#PoliticalImpact#TrumpAdministration#IranianLeverage#GlobalEconomy#InfrastructureDamage#WarEscalation#OilPrices#Stagflation