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: #wataa

当前筛选 #wataa清除筛选
秋城落叶InjectLib项目

@qiuchenlymac · Post #765 · 30.07.2025 г., 16:41

[已重传修复版,请重新下载] Navicat Premium 是强大的一体化数据库开发解决方案,可从单一应用程序无缝连接多个数据库,包括 MySQL、PostgreSQL、MongoDB、MariaDB、SQL Server、Oracle、SQLite、Redis 和 Snowflake。同时,它与达梦、金仓、GaussDB、OceanBase、TiDB、IvorySQL、PolarDB 数据库及阿里云、腾讯云和华为云等主流云数据库兼容。 你可以快速轻松地创建、管理和维护数据库。Navicat 原生的用户界面为用户带来了简化数据库操作的舒适体验,使数据库的设计、管理和维护比以往任何时候都更加轻松。无论你是执行复杂的查询、执行数据迁移、调整数据库的数据模型,还是利用强大的商业智能工具进行深入分析,Navicat Premium 以丰富的功能和 AI 助手的智能辅助,全方位优化数据库性能并提高生产力。 最厉害的是,本版本为华为内部定制专属版本泄漏,基于官网中文版,HW内部究极绝密资料流出! 亲测永久可用!上一波美国0元购没抢到资格的宝子们有福了!这里给宝子们提供的是内部资源绝密流出资源! 注入补丁如无意外可直接注入通杀后续官网中文版本,新版本已修复因签名权限导致第一次打开必崩溃的问题。 #支持国产#全栈自研#小米SU7#chudai#wataa#Asian#cosplay#Huawei#咱妈#六代机