Курс Python → Оптимизация строк в Python
Строки в Python — это неизменяемые последовательности символов, которые могут быть представлены в одинарных, двойных или тройных кавычках. Они могут содержать любые символы, включая буквы, цифры, специальные символы и пробелы. Кроме того, строки могут быть склеены с помощью оператора «+».
Одним из интересных аспектов строк в Python является метод оптимизации под названием «постоянное сворачивание». Этот метод позволяет заменять выражения типа ‘a’*20 на ‘aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa’ во время компиляции, чтобы ускорить выполнение программы. Однако постоянное сгибание применяется только к строкам длиной менее 21 символа, чтобы избежать увеличения размера .pyc файла.
# Пример использования постоянного сгибания
s = 'a'*20
print(s) # Выводит 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
Этот подход позволяет оптимизировать производительность программы за счет замены длинных строк на их эквиваленты во время компиляции. Однако при работе со строками длиной более 21 символа этот метод не применяется, чтобы не увеличивать размер скомпилированного файла.
Таким образом, при работе со строками в Python важно учитывать возможность использования постоянного сгибания для оптимизации выполнения программы. Этот метод позволяет ускорить выполнение программы за счет замены коротких строк на их эквиваленты во время компиляции, что особенно полезно при работе с большими объемами данных.
Другие уроки курса "Python"
- Локальные переменные.
- Работа с collections в Python.
- Оператор объединения словарей
- Проблема с изменяемыми аргументами
- Однострочники Python
- Конкатенация строк в Python
- Создание словаря в Python
- Функция pow() — возвести число в степень
- Вычисление разности множеств в Python
- Гибкие функции Python
- Создание вкладок с TKinter
- Форматирование кода на Python
- Определение функций с необязательными аргументами
- Список переменных в Python
- Метод __call__ в Python
- Фильтрация последовательности
- Основные методы NumPy
- Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
- Удаление файлов в Python
- Вычисление натурального логарифма в NumPy
- Обновление данных через PUT запрос
- Принципы программирования
- Метод ior для битовых операций
- Контекстный менеджер в Python
- Подсчет вхождений элементов
- Операторы присваивания в Python
- Именованные аргументы в Python
- Создание списка дат
- Функция reduce() в Python
- Обмен переменными в Jupyter
- Оператор zip в Python
- Цикл while в Python
- Поиск email
- Преобразование многоуровневого словаря
- Блок else в обработке исключений
- Генерация фальшивых данных с Faker
- Обработка исключений в Python
- Создание и использование модулей в Python
- Работа с deque из collections
- Импорт в Python: список all
- Установка и использование emoji
- Параллельные вычисления в Python
- Оператор in в Python
- Управление контекстом выполнения кода
- Функции any() и all() в Python
