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 12 слични објави

Пребарај: #werewolf

当前筛选 #werewolf清除筛选
Sabertoof's Arts!

@artbysabertoofs · Post #400 · 18.10.2025 г., 01:09

Offering this fella up for $75! ^^ I went for a "blood moon" themed wolf this time around! 🔴🐺 Feel free to DM to claim if you would like him. He comes with high-res and small res files and character rights upon purchase. Payment through PayPal invoices! #adoptable#werewolf#sheath Can't purchase but want to help? I have a post you can share if you'd like. ^^ Thank you all so much! https://bsky.app/profile/sabertoofs.bsky.social/post/3m3glvbc2fc2r

Sabertoof's Arts!

@artbysabertoofs · Post #399 · 16.10.2025 г., 18:48

Offering this fella up for $80! ^^ He's a spooky werewolf ready to romp around on Halloween! :D Feel free to DM to claim if you would like him. He comes with high-res and small res files and character rights upon purchase. Payment through PayPal invoices! #adoptable#werewolf#sheath Can't purchase but want to help? I have a post you can share if you'd like. ^^ Thank you all so much! https://bsky.app/profile/sabertoofs.bsky.social/post/3m36lkpy52s2y

跑跑資訊站 KartInfo

@KartInfoTW · Post #492 · 10.03.2023 г., 10:02

第一賽季全新車輛登場,除了 3/9 當日更新的車輛外,還有更多即將陸續推出的車輛曝光 ⚡️⚡️ 🎯 完整圖鑑:https://kinf.cc/uZbee ▶️ 追蹤 Google 新聞:https://kinf.cc/gn ▶️ 立即加入 Discord:https://kinf.cc/dc #跑跑卡丁車#KartRider#跑跑飄移#KartDrift#卡丁車#車輛#圖鑑#列表#總覽#等離子PT#壓路機#智慧機動車TB#偵探沙發#黑暗守護者#911TurboSCabriolet#塗鴉#Werewolf#Village#Indust2#MetalLoader