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"
- Работа с прокси в Python
- Python reversed() функция
- Имена объектов в Python
- Методы работы со списками
- Логирование с Logzero
- Введение в PyTorch
- Логирование с Loguru
- Создание таблиц в Python с PrettyTable
- Названия переменных
- Переопределение унарных операторов
- Объединение словарей в Python
- Сортировка элементов в Python
- Выражения-генераторы в Python
- Анализ кода — Python
- Работа с PosixPath() в Python
- Возведение в квадрат с помощью itertools
- Документация функции help() в Python
- Beautiful Soup — извлечение данных из HTML
- Магические методы в Python
- Извлечение данных из JSON
- Получение ID процесса
- Распаковка с оператором *
- Работа с переменными в Python
- Работа с YAML в Python
- Просмотр атрибутов и методов класса
- Переопределение метода sub
- Объединение списков с использованием itertools.chain
- Генерация тестовых данных с factory_boy
- Управление асинхронными задачами на Python.
- Оптимизация гиперпараметров в Python
- Метод append() для списка
- Многоточие в Python
- Создание копии итератора
- Преобразование типов данных в set comprehension
- Модуль Operator в Python
- Измерение потребления памяти при сортировке
- Вычисление логарифмов в Python
- Работа с файлами в Python
- Работа с IP-адресами в Python
- Переопределение метода __or__()
- Разность множеств
- Метод getitem для доступа к элементам последовательности
