Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Производные функции
А производная для функции построения графика — это же самая функция с определенными аргументами.
Мы будем проверять скорость создания и скорость выполнения разного вида функций.
Вернёмся к первому. В случае проверки скорости создания функции, функция_для_замера() будет иметь одну цель — создать внутри себя def или lambda функцию. Её мы будем вызывать множество раз, и каждый раз она будет создавать одну и ту же функцию заново.
А производная для функции построения графика — это же самая функция с определенными аргументами.
Мы будем проверять скорость создания и скорость выполнения разного вида функций.
Вернёмся к первому. В случае проверки скорости создания функции, функция_для_замера() будет иметь одну цель — создать внутри себя def или lambda функцию. Её мы будем вызывать множество раз, и каждый раз она будет создавать одну и ту же функцию заново.
Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Функции для упрощения жизни
Кому захочется повторять одно и то действие, но с разными параметрами? Никому. Поэтому, есть некоторые вспомогательные функции, для рисования графика по заданным параметрам, для создания черепахи. Кстати, о последнем — черепахи тоже заносятся в общий словарь.
Кому захочется повторять одно и то действие, но с разными параметрами? Никому. Поэтому, есть некоторые вспомогательные функции, для рисования графика по заданным параметрам, для создания черепахи. Кстати, о последнем — черепахи тоже заносятся в общий словарь.
Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Общие функции
Всего у нас будет 2 диаграммы: полная и усредненная. В каждой по 2 графика: для def и lambda функций. Всего нам потребуется 4 черепахи.
Список значений для 1 и 2 графика очевиден — несколько результатов выполнения замера скорости. С 3 и 4 всё сложнее — нужно найти среднее арифметическое одного из 2 первых графиков.
Дабы слишком не заморачиваться над тем, чтобы график никуда не вылезал, найдём разницу между каждым элементом каждого графика и средним значением между средними арифметическими из 1 и 2 графика. В итоге, на графике мы будем видеть не общее значение, а разницу.
Всего у нас будет 2 диаграммы: полная и усредненная. В каждой по 2 графика: для def и lambda функций. Всего нам потребуется 4 черепахи.
Список значений для 1 и 2 графика очевиден — несколько результатов выполнения замера скорости. С 3 и 4 всё сложнее — нужно найти среднее арифметическое одного из 2 первых графиков.
Дабы слишком не заморачиваться над тем, чтобы график никуда не вылезал, найдём разницу между каждым элементом каждого графика и средним значением между средними арифметическими из 1 и 2 графика. В итоге, на графике мы будем видеть не общее значение, а разницу.
Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Общие функции
В нашем коде для измерения быстродействия нужна соответствующая функция. Она будет главной для всех производных. Прежде всего, мы будем измерять время выполнения не один раз — слишком велика погрешность. Функция будет принимать в аргументы функцию, для которой проводится замер, а также количество повторений этой функции.
Для самого измерения мы будем использовать разницу во времени между началом выполнения и концом.
В нашем коде для измерения быстродействия нужна соответствующая функция. Она будет главной для всех производных. Прежде всего, мы будем измерять время выполнения не один раз — слишком велика погрешность. Функция будет принимать в аргументы функцию, для которой проводится замер, а также количество повторений этой функции.
Для самого измерения мы будем использовать разницу во времени между началом выполнения и концом.
Конкатенация строк
Если нужно конкатенировать список строк, сделать это можно в цикле
Более эффективный подход к решению этой задачи заключается в использовании функции
Если нужно конкатенировать список строк, сделать это можно в цикле
for, по одной добавляя строки к итоговому результату. Однако такой подход будет весьма неэффективным, особенно в том случае, если список оказывается достаточно длинным. В Python строки являются иммутабельными сущностями. В результате каждая операция по конкатенации строк означает необходимость копирования пары строк в новую строку.Более эффективный подход к решению этой задачи заключается в использовании функции
join()Настраиваемый логгер-декоратор
Начнем с примера использования. Так мы не перегружаем внимание внутренней сложностью и повышаем шансы создать удачный интерфейс модуля. На этом принципе основана разработка через тестирование — test-driven development (TTD).
У класса
Начнем с примера использования. Так мы не перегружаем внимание внутренней сложностью и повышаем шансы создать удачный интерфейс модуля. На этом принципе основана разработка через тестирование — test-driven development (TTD).
У класса
Logger есть метод log_msg(), который можно использовать напрямую внутри функций.Сложение списков
Не всегда операторы в python ведут себя так, как мы привыкли. Например сложение списков.
Как видно, инструкция 28 в случае
Не всегда операторы в python ведут себя так, как мы привыкли. Например сложение списков.
Как видно, инструкция 28 в случае
+ простое сложение, а в случае += — сложение на месте, которое не приводит к созданию нового списка. += в данном случае сопоставим по производительности с list.extend.Генераторные фунции
Если предикатов фильтрации или обработчиков элементов списка много, то удобнее использовать генераторы. Они могут не дать прироста скорости, но помогут сэкономить память.
Генераторной фунцией в python называется функция, которая ведет себя как итератор. Для определения генераторной функции нужно использовать ключевое слово yield.
Если предикатов фильтрации или обработчиков элементов списка много, то удобнее использовать генераторы. Они могут не дать прироста скорости, но помогут сэкономить память.
Генераторной фунцией в python называется функция, которая ведет себя как итератор. Для определения генераторной функции нужно использовать ключевое слово yield.
Списковые включения
Python часто ругают за то, что он медленный. Однако в нем существует несколько подходов, которые позволяют писать достаточно быстрый код.
Например у нас есть большой список словарей (объявления контекстной рекламы). Зададим начальное время выборки и конечное.
И попробуем выбрать все объявления, ставка которых выше 600 и дата попадает в выбранный интервал. Затем возьмем первые 1000 элементов полученного списка.
Как видим этот метод работает быстрее.
Python часто ругают за то, что он медленный. Однако в нем существует несколько подходов, которые позволяют писать достаточно быстрый код.
Например у нас есть большой список словарей (объявления контекстной рекламы). Зададим начальное время выборки и конечное.
И попробуем выбрать все объявления, ставка которых выше 600 и дата попадает в выбранный интервал. Затем возьмем первые 1000 элементов полученного списка.
Как видим этот метод работает быстрее.
Однострочный условный оператор (тернарный оператор)
В Python существует возможность использовать однострочный условный оператор, который позволяет сократить код и сделать его более лаконичным. Это особенно полезно для простых условий, которые можно выразить в одной строке.
Использование тернарного оператора позволяет упростить код, особенно когда нужно выполнить простое условие и присвоить значение одной переменной на основе этого условия.
В Python существует возможность использовать однострочный условный оператор, который позволяет сократить код и сделать его более лаконичным. Это особенно полезно для простых условий, которые можно выразить в одной строке.
Использование тернарного оператора позволяет упростить код, особенно когда нужно выполнить простое условие и присвоить значение одной переменной на основе этого условия.
Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Производные функции
А производная для функции построения графика — это же самая функция с определенными аргументами.
Мы будем проверять скорость создания и скорость выполнения разного вида функций.
Вернёмся к первому. В случае проверки скорости создания функции, функция_для_замера() будет иметь одну цель — создать внутри себя def или lambda функцию. Её мы будем вызывать множество раз, и каждый раз она будет создавать одну и ту же функцию заново.
А производная для функции построения графика — это же самая функция с определенными аргументами.
Мы будем проверять скорость создания и скорость выполнения разного вида функций.
Вернёмся к первому. В случае проверки скорости создания функции, функция_для_замера() будет иметь одну цель — создать внутри себя def или lambda функцию. Её мы будем вызывать множество раз, и каждый раз она будет создавать одну и ту же функцию заново.
Использование enumerate для нумерации элементов в цикле
Функция enumerate в Python — это удобный способ получать одновременно индекс и значение элемента при итерации по последовательности. Она особенно полезна для тех, кто часто работает с циклами и списками, и позволяет сделать код более чистым и читабельным.
Использование enumerate упрощает обработку последовательностей, делая код более лаконичным и легким для понимания.
Функция enumerate в Python — это удобный способ получать одновременно индекс и значение элемента при итерации по последовательности. Она особенно полезна для тех, кто часто работает с циклами и списками, и позволяет сделать код более чистым и читабельным.
Использование enumerate упрощает обработку последовательностей, делая код более лаконичным и легким для понимания.
Использование Counter из модуля collections для подсчета элементов
Модуль collections в Python включает в себя класс Counter, который предоставляет удобный способ подсчета элементов в итерируемых объектах. Это позволяет значительно упростить код, когда нужно подсчитать количество вхождений элементов в списке или другом итерируемом объекте.
Использование Counter из модуля collections позволяет упростить код и повысить его читаемость при решении задач подсчета элементов в итерируемых объектах.
Модуль collections в Python включает в себя класс Counter, который предоставляет удобный способ подсчета элементов в итерируемых объектах. Это позволяет значительно упростить код, когда нужно подсчитать количество вхождений элементов в списке или другом итерируемом объекте.
Использование Counter из модуля collections позволяет упростить код и повысить его читаемость при решении задач подсчета элементов в итерируемых объектах.
Использование zip для параллельной итерации
Функция zip в Python позволяет одновременно итерировать по нескольким итерируемым объектам (например, спискам), объединяя соответствующие элементы в кортежи. Это особенно полезно, когда нужно обрабатывать несколько последовательностей данных одновременно.
Использование zip упрощает задачи параллельной итерации и делает код более чистым и читаемым, избавляя от необходимости вручную синхронизировать индексы нескольких списков.
Функция zip в Python позволяет одновременно итерировать по нескольким итерируемым объектам (например, спискам), объединяя соответствующие элементы в кортежи. Это особенно полезно, когда нужно обрабатывать несколько последовательностей данных одновременно.
Использование zip упрощает задачи параллельной итерации и делает код более чистым и читаемым, избавляя от необходимости вручную синхронизировать индексы нескольких списков.
Использование метода __int__(self)
Метод int(self) в Python позволяет определить пользовательское преобразование объекта в целое число. Этот метод полезен для пользовательских классов, которые хотят определить способ преобразования своих данных в целочисленный формат.
Метод int является специальным методом, который вызывается при использовании встроенной функции int() для объекта. Он должен возвращать целое число, представляющее объект.
Использование метода int позволяет вашим пользовательским классам быть совместимыми с встроенными операциями и функциями Python, работающими с целыми числами. Это упрощает интеграцию с другими частями экосистемы Python и делает ваш код более гибким и удобным для использования.
Метод int(self) в Python позволяет определить пользовательское преобразование объекта в целое число. Этот метод полезен для пользовательских классов, которые хотят определить способ преобразования своих данных в целочисленный формат.
Метод int является специальным методом, который вызывается при использовании встроенной функции int() для объекта. Он должен возвращать целое число, представляющее объект.
Использование метода int позволяет вашим пользовательским классам быть совместимыми с встроенными операциями и функциями Python, работающими с целыми числами. Это упрощает интеграцию с другими частями экосистемы Python и делает ваш код более гибким и удобным для использования.
Использование itertools.groupby для группировки данных
Модуль itertools в Python предоставляет полезную функцию groupby, которая позволяет группировать последовательные элементы итерируемого объекта на основе заданного ключа. Это особенно полезно для обработки и анализа данных, когда нужно сгруппировать элементы по какому-либо критерию.
Использование itertools.groupby позволяет легко и эффективно группировать данные, делая код более читаемым и сокращая количество требуемых операций.
Модуль itertools в Python предоставляет полезную функцию groupby, которая позволяет группировать последовательные элементы итерируемого объекта на основе заданного ключа. Это особенно полезно для обработки и анализа данных, когда нужно сгруппировать элементы по какому-либо критерию.
Использование itertools.groupby позволяет легко и эффективно группировать данные, делая код более читаемым и сокращая количество требуемых операций.
Использование f-строк для форматирования строк
Форматирование строк — это распространённая задача в программировании, и Python предоставляет несколько способов сделать это. Один из самых удобных и читаемых — это использование f-строк (f-strings), которые появились в Python 3.6. f-строки позволяют встраивать выражения внутри строк, делая форматирование более простым и понятным.
Использование f-строк позволяет делать форматирование строк более интуитивным и сокращает вероятность ошибок, связанных с более старыми методами форматирования (например, с использованием оператора % или метода str.format())
Форматирование строк — это распространённая задача в программировании, и Python предоставляет несколько способов сделать это. Один из самых удобных и читаемых — это использование f-строк (f-strings), которые появились в Python 3.6. f-строки позволяют встраивать выражения внутри строк, делая форматирование более простым и понятным.
Использование f-строк позволяет делать форматирование строк более интуитивным и сокращает вероятность ошибок, связанных с более старыми методами форматирования (например, с использованием оператора % или метода str.format())