ПостАнализ производительности популярных подходов с бенчмарками часть 1

Анализ производительности популярных подходов с бенчмарками часть 1 Интуитивные представления о производительности нередко бывают ошибочными. Python - язык с множеством способов решения одной задачи, и выбор правильного подхода может дать огромный прирост производительности. Давайте сравним некоторые распространенные операции с помощью простых бенчмарков. Результаты могут удивить: join обычно в 10-15 раз быстрее, чем последовательное использование оператора +. Причина проста - строки в Python неизменяемы, и каждая операция + создает новый объект. list comprehension стабильно показывает результаты на 15-20% лучше, чем filter() с lambda-функцией. Однако этот разрыв может меняться в зависимости от сложности фильтрующей функции. Особенно впечатляет разница при доступе к элементам словаря #theory // Just Python