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: #wuchenshui

当前筛选 #wuchenshui清除筛选

У издательства Rosmei в августе было три анонса детективных новелл — "Wine and Gun" Mengye Mengye (2020), "The Killer of Killers" Wu Yi (2018) и еще одной новеллы, о которой я раньше не слышала. Поскольку сегодня они показали обложки этого двухтомного (!) тайтла, я решила разузнать поподробнее, что это и о чем это. Автор — Wu Chen Shui (吴沉水). В анонсе новеллу перевели, как "Enchanted", но в итоге поменяли на "Obsessed". Поскольку иероглифы 着魔 допускают оба перевода (и "околдованный", и "одержимый"), видимо, исходили из того, что ближе к сюжету. В новелле 81 основная глава и 12 экстр (2012). Ссылка на страницу новеллы на сайте jjwxc и на оригинальный текст. На русский и английский переводов не видела. Превью первой главы от издательства Rosmei. Описание: Несколько причудливых убийств обнажают уродливые желания, скрывающиеся глубоко в сердце. Как бы человек ни старался сдерживать себя, убегать от этого и сопротивляться этому, любой может стать одержимым. Кто-то любовью, кто-то ненавистью, кто-то властью, кто-то амбициями. Я одержим тобой, но кем одержим ты? Предупреждение от издательства: новелла содержит упоминания о насилии и темах, связанных с психическим здоровьем, сексуальным насилием, гомофобией, расизмом и т. д. #China#novel#WuChenShui#Obsessed#Rosmei#анонсы