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 2 слични објави

Пребарај: #weeklyairdrop

当前筛选 #weeklyairdrop清除筛选
ChatGPT AI Technology News

@chatgpt_officialnews · Post #119 · 26.05.2025 г., 16:02

📰 AI News Update: 🤖 In the world of artificial intelligence, researchers have made significant strides in natural language processing. A new model developed by a team at a leading university has surpassed previous benchmarks in understanding context and nuances in text. This advancement could revolutionize chatbots, translation services, and content analysis tools. Moreover, a breakthrough in AI ethics has been achieved with the development of a framework that prioritizes fairness and transparency in machine learning algorithms. This approach aims to mitigate biases and discrimination, ensuring AI systems make ethical decisions in various applications. On the business front, tech giants are investing heavily in AI-driven solutions to enhance customer experiences and streamline operations. Companies across industries are increasingly leveraging AI to drive innovation... ➖➖➖➖🔻 🤖 BOT: @Chatgpt_OfficialBOT 💎@Chatgpt_OfficialNews #️⃣#NeuralHubAI#ReferralContest#EarnTokens#WeeklyAirdrop ➖➖➖➖🔺

ChatGPT AI Technology News

@chatgpt_officialnews · Post #117 · 24.05.2025 г., 11:01

🚀 Referral Contest Heating Up – $200 Weekly Prize! The race is ON, and here are your current top referrers: 🥇Amir – 30 referrals 🥈Pixel Wiz* – 29 referrals 🥉Ref Champ* – 23 referrals But it’s not over yet — you still have time to climb the leaderboard and win your share of the $200 prize this week! ⚡️Just invite your friends using your referral link 😵Every referral brings you closer to the top 🏆Top 3 win: $100 • $60 • $40 Let’s go! Start inviting now and grab that top spot! 📈 ➖➖➖➖🔻 🤖 BOT: @Chatgpt_OfficialBOT 💎@Chatgpt_OfficialNews #️⃣#NeuralHubAI#ReferralContest#EarnTokens#WeeklyAirdrop ➖➖➖➖🔺