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 142 слични објави

Пребарај: #vibrant

当前筛选 #vibrant清除筛选
Weisses Armband2.0

@WeissesArmband2 · Post #15703 · 02.04.2026 г., 13:51

🌐Frequenzmuster✨ 🌐Hier findest du das wohl aktuellste Frequenz-Paket der Neuzeit unser BIOTONICS VOL 1🌐 Trackübersicht: Level 1: Ausleitung vorbereiten 1. Hexagonales Körperwasser 10:00 2. Lymphsystem + Ausleitung 10:00 3. Lymphsystem Starre auflösen 10:00 4. Nieren Frequenzen Unterstützung 10:00 5. Leber Frequenzen Unterstützung 10:00 6. Lungen Frequenzen Unterstützung 10:00 7. Darm Frequenzen Unterstützung 10:00 8. E-Smog Sensibilität senken 10:00 9. Chemikalien Sensibilität senken 10:00 10. Immunsystem Stabilisierung 10:00 Level 2: Ausleitung 11. Generelle Ausleitung 5:00 12. Chemtrail Ausleitung 5:00 13. Schwermetall Ausleitung 5:00 14. Pestizide Ausleitung 5:00 15. Generelle Ausleitung Unterstützung 5:00 Level 3: Molekulare Wasserveredlung ...lesen sie hier weiter 👈 neowake Kopfhörer 🎧Frequenzkopfhörer Darum wirst du diesen Kopfhörer lieben 🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤 🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤📚 Mehr Hier ⬇️ https://t.me/BuecherDerZukunft #neuro#neowake#Frequenzen#Vibrant

123•••101112
ПретходнаСтраница 1 од 12Следна