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 6 слични објави

Пребарај: #vivi

当前筛选 #vivi清除筛选
Airdrop Presents 🗽

@airdrop_presents · Post #2200 · 17.01.2023 г., 17:09

🪂Airdrop ~ VIVI 💲Reward: 200,000 #VIVI 👨‍👨‍👧 Referral: ➕Top 60 referrals will receive $70 in BUSD 💎 Presents Ratings: ⭐️⭐️⭐️ 👑Winners: 1,000 Lucky winners ➡️Airdrop Page For VIVI Click Here 📚 How to Join Airdrop? ↪️ Complete all tasks on the airdrop site ↪️ Submit Bep20 wallet address 📚 How to Join Referral? - User can join referral after make all stepts on Airdrop. ✏️Notes: Make sure to complete all tasks to receive rewards. ℹ️Distribution date: Will be announced by the project team after the end of the airdrop.

Hashtags

#秀人网 模特 1.#杨晨晨 2.#玥儿玥 3.#林星阑 4.#李丽莎 5.#田兮白 6.#江真真 7.#王馨瑶 8.#唐安琪 9.#小蛮妖 10. #雨儿酱 11.#陆萱萱 12. #candy糖糖 13. #阿姣 14. #伊诺 15.#周妍希 16. #周于希 17.#甜仔 18. #鱼子酱 19. #软软 20.#田冰冰 21. #果儿Victoria 22.#郑颖姗 23.#白如雪 24.#娜娜子 25.#美七 26.#晚苏 27.#艾莉 28.#可可芝 29.#小逗逗 30.#阿朱 31.#lucky 32.#清妙 33.#星星baby 34.#袁圆 35.#李若汐 36.#金小依 37.#唐翩翩 38.#奶芙乔乔 39.#蛋蛋宝 40.#心妍小公主 41.#曼柔 42.#李金金 43.#希雅sia 44.#软糖爱喝奶 45.#熊小诺 46.#白洁 47.#周周不吃香菜 48.#柚琪 49.#苏苏阿 50.#抖娘利世 51.#小薯条 52.#潘娇娇 刚 53.#林杉杉 54.#谭小灵 55.#林幼一 56.#徐莉芝 57.#奈汐酱 58.#颜瑜 59.#娜依灵儿 60. #小波多 61.#李雅 62.#易阳 63.#时安安 64.#lucky 65.#摄影师 66.#妲己_Toxic 67.#绮里嘉 68.#金允希 69.#梨霜儿 70.#江淑影 71.#白浅浅 72.#林昔予 73.#黄可#赵惟依 74.#白一含 75.#小热巴 76.#于姬 77.#筱慧 78.#木森vita 79.#奶油猫呀 80.#shelly诗莉吖 81.#楠芝 82.#艾小青 83.#Z杯悠悠 84.#诗诗 85.#月音瞳 86.#葛征 87.#智恩baby 88.#安安 89.#小楠 90.#董顾顾 91.#vivi 92.#娅轩 93.#林美惠子 94.#王瑞儿 95.#王婉悠 96.#甲乙丙我姓丁 97.#娜比 欢迎大家来到秀人网模特专辑频道 预览群都是简短的简单介绍 经过多年的沉淀 花费大量的时间金钱 收集了200多位模特由出道至今 所有作品 电报群很多 都是残差不齐的 在秀人网 模特资源这方面算是比较完整的 由于收集模特视频 需要大量金钱和时间 我也不能太及时更新 要是有你们的支持 我会多花点时间给大家找更多精彩的内容 想要白嫖的看看预览群就好 像看更多精彩内容 可以赞助进群 现在优惠活动价 200 @mtv520b (支付宝口令红包或者 微信支付宝扫码 )进赞助群 (好的模特视频 一个都要200到2k左右 你随便下载一个都值回票价)支持(下载 转发 收藏) 防失恋群 @mm520b