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 13 слични објави

Пребарај: #vampire

当前筛选 #vampire清除筛选

《吸血鬼日记》1-8季‎ 经典恐怖剧 (2009-2016) ◎年 代 2009 ◎产 地 美国 ◎类 别 剧情 / 爱情 / 恐怖 / 奇幻 ◎豆瓣评星 ★★★★☆ ◎豆瓣评分 8.5/10 from 109,111,300,901 users ◎标 签 #美剧 | #Vampire | #吸血鬼 | #吸血鬼日记 | #爱情 | #电视剧 ◎简 介 《吸血鬼日记》由美国女作家L.J.史密斯的同名畅销系列小说改编而成。 父母遭遇车祸,Elena(妮娜·杜波夫 Nina Dobrev 饰)和弟弟Jeremy搬去与唯一的监护人阿姨Jenna一起生活。在好友Bonnie、Caroline的帮助下,Elena的生活步入正轨, 而Jeremy则用毒品来麻痹内心的伤痛。新学期开始,学校来一个英俊的转校生Stefan(保罗·韦斯利 Paul Wesley 饰),他和Elena彼此一见倾心,但心底也埋藏着一个黑暗的惊天秘密——他是个吸血鬼 ⬇️ 下载/分享链接: https://www.aliyundrive.com/s/qtSc712Dw7b

VIP_影视分享

@WangZhuanZhan · Post #34219 · 21.10.2024 г., 05:39

J-j救j僵j清q道d夫f - 救僵清道夫 救殭清道夫 (2017) (普通话) 直达链接:https://pan.quark.cn/s/a4dbff07249b #救僵清道夫#救殭清道夫 #尸奔日记 #Vampire Cleanup Department 链接:https://link3.cc/sf_com #电影#喜剧#香港#10年代

VIP_影视分享

@WangZhuanZhan · Post #34218 · 21.10.2024 г., 05:32

J-j救j僵j清q道d夫f- 救僵清道夫 救殭清道夫 (2017) (粤语) 直达链接:https://pan.quark.cn/s/f500cd60e93f #救僵清道夫#救殭清道夫 #尸奔日记 #Vampire Cleanup Department 链接:https://link3.cc/sf_com #电影#喜剧#香港#10年代

VIP_影视分享

@WangZhuanZhan · Post #34105 · 17.10.2024 г., 05:19

J-j僵j尸s福f星x仔z- 僵尸福星仔 殭屍福星仔 (1991) 直达链接:https://pan.quark.cn/s/4fa86be4cd46 #僵尸福星仔#殭屍福星仔 #尸王争霸 #Vampire kids 链接:https://link3.cc/sf_com #电影#喜剧#香港#90年代

12
ПретходнаСтраница 1 од 2Следна