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 70 слични објави

Пребарај: #v2tun

当前筛选 #v2tun清除筛选

🔍 检测报告: 计划:@every 5m 任务:#V2Tun-JK 概要: 32/32 后端:▸广州移动Cron[1000M] 详情: > 新增恢复节点 - Expire: -0001-11-30 - Traffic: 0.19 GB | 500 GB - 🇦🇪 迪拜-01 - 🇦🇺 悉尼-01 - 🇨🇳 台湾-01 - 🇬🇧 伦敦-01 - 🇬🇧 伦敦-02 - 🇭🇰 香港-01 - 🇭🇰 香港-02 - 🇭🇰 香港-03 - 🇭🇰 香港-04 - 🇭🇰 香港-05 - 🇭🇰 香港-06 - 🇮🇳 印度-01 - 🇯🇵 日本-01 - 🇯🇵 日本-02 - 🇯🇵 日本-03 - 🇯🇵 日本-04 - 🇰🇷 韩国-01 - 🇰🇷 韩国-02 - 🇸🇬 狮城-01 - 🇸🇬 狮城-02 - 🇸🇬 狮城-03 - 🇹🇭 泰国-01 - 🇹🇷 土耳其-01 - 🇺🇸 美国-01 - 🇺🇸 美国-02 - 🇺🇸 美国-03 - 🇺🇸 美国-04 - 🇺🇸 美国-05 - 🇺🇸 美国-06 - 🇻🇳 越南-01

Hashtags

🔍 检测报告: 计划:@every 5m 任务:#V2Tun-JK 概要: 32/32 后端:▸广州电信Cron[1000M]META 详情: > 新增恢复节点 - Expire: -0001-11-30 - Traffic: 0.19 GB | 500 GB - 🇦🇪 迪拜-01 - 🇦🇺 悉尼-01 - 🇨🇳 台湾-01 - 🇬🇧 伦敦-01 - 🇬🇧 伦敦-02 - 🇭🇰 香港-01 - 🇭🇰 香港-02 - 🇭🇰 香港-03 - 🇭🇰 香港-04 - 🇭🇰 香港-05 - 🇭🇰 香港-06 - 🇮🇳 印度-01 - 🇯🇵 日本-01 - 🇯🇵 日本-02 - 🇯🇵 日本-03 - 🇯🇵 日本-04 - 🇰🇷 韩国-01 - 🇰🇷 韩国-02 - 🇸🇬 狮城-01 - 🇸🇬 狮城-02 - 🇸🇬 狮城-03 - 🇹🇭 泰国-01 - 🇹🇷 土耳其-01 - 🇺🇸 美国-01 - 🇺🇸 美国-02 - 🇺🇸 美国-03 - 🇺🇸 美国-04 - 🇺🇸 美国-05 - 🇺🇸 美国-06 - 🇻🇳 越南-01

Hashtags

🔍 检测报告: 计划:@every 5m 任务:#V2Tun-JK 概要: 0/32 后端:▸广州移动Cron[1000M] 详情: > 疑似中转掉线 - *.*.xyz - *.*.xyz - *.*.xyz > 新增掉线节点 - Expire: -0001-11-30 - Traffic: 0.19 GB | 500 GB - 🇦🇪 迪拜-01 - 🇦🇺 悉尼-01 - 🇨🇳 台湾-01 - 🇬🇧 伦敦-01 - 🇬🇧 伦敦-02 - 🇭🇰 香港-01 - 🇭🇰 香港-02 - 🇭🇰 香港-03 - 🇭🇰 香港-04 - 🇭🇰 香港-05 - 🇭🇰 香港-06 - 🇮🇳 印度-01 - 🇯🇵 日本-01 - 🇯🇵 日本-02 - 🇯🇵 日本-03 - 🇯🇵 日本-04 - 🇰🇷 韩国-01 - 🇰🇷 韩国-02 - 🇸🇬 狮城-01 - 🇸🇬 狮城-02 - 🇸🇬 狮城-03 - 🇹🇭 泰国-01 - 🇹🇷 土耳其-01 - 🇺🇸 美国-01 - 🇺🇸 美国-02 - 🇺🇸 美国-03 - 🇺🇸 美国-04 - 🇺🇸 美国-05 - 🇺🇸 美国-06 - 🇻🇳 越南-01

Hashtags

🔍 检测报告: 计划:@every 5m 任务:#V2Tun-JK 概要: 0/32 后端:▸广州移动Cron[1000M] 详情: > 疑似中转掉线 - *.*.xyz - *.*.xyz - *.*.xyz > 新增掉线节点 - Expire: -0001-11-30 - Traffic: 0.19 GB | 500 GB - 🇦🇪 迪拜-01 - 🇦🇺 悉尼-01 - 🇨🇳 台湾-01 - 🇬🇧 伦敦-01 - 🇬🇧 伦敦-02 - 🇭🇰 香港-01 - 🇭🇰 香港-02 - 🇭🇰 香港-03 - 🇭🇰 香港-04 - 🇭🇰 香港-05 - 🇭🇰 香港-06 - 🇮🇳 印度-01 - 🇯🇵 日本-01 - 🇯🇵 日本-02 - 🇯🇵 日本-03 - 🇯🇵 日本-04 - 🇰🇷 韩国-01 - 🇰🇷 韩国-02 - 🇸🇬 狮城-01 - 🇸🇬 狮城-02 - 🇸🇬 狮城-03 - 🇹🇭 泰国-01 - 🇹🇷 土耳其-01 - 🇺🇸 美国-01 - 🇺🇸 美国-02 - 🇺🇸 美国-03 - 🇺🇸 美国-04 - 🇺🇸 美国-05 - 🇺🇸 美国-06 - 🇻🇳 越南-01

Hashtags

🔍 检测报告: 计划:@every 5m 任务:#V2Tun-JK 概要: 0/32 后端:▸广州移动Cron[1000M] 详情: > 疑似中转掉线 - *.*.xyz - *.*.xyz - *.*.xyz > 新增掉线节点 - Expire: -0001-11-30 - Traffic: 0.18 GB | 500 GB - 🇦🇪 迪拜-01 - 🇦🇺 悉尼-01 - 🇨🇳 台湾-01 - 🇬🇧 伦敦-01 - 🇬🇧 伦敦-02 - 🇭🇰 香港-01 - 🇭🇰 香港-02 - 🇭🇰 香港-03 - 🇭🇰 香港-04 - 🇭🇰 香港-05 - 🇭🇰 香港-06 - 🇮🇳 印度-01 - 🇯🇵 日本-01 - 🇯🇵 日本-02 - 🇯🇵 日本-03 - 🇯🇵 日本-04 - 🇰🇷 韩国-01 - 🇰🇷 韩国-02 - 🇸🇬 狮城-01 - 🇸🇬 狮城-02 - 🇸🇬 狮城-03 - 🇹🇭 泰国-01 - 🇹🇷 土耳其-01 - 🇺🇸 美国-01 - 🇺🇸 美国-02 - 🇺🇸 美国-03 - 🇺🇸 美国-04 - 🇺🇸 美国-05 - 🇺🇸 美国-06 - 🇻🇳 越南-01

Hashtags

123•••56
ПретходнаСтраница 1 од 6Следна