при этом aws s3 ls путь к папке выводит содержимое

каокй апи вызов нужен?

boto / boto3 мне безразлично лишь бы работал

https://drive.google.com/file/d/10lwDj2jtWX4l8yHdjfhSez4AbtlHDD0R/view?usp=sharing поновее но только для php7 и python3

Разница не так велика чтоб брать пхп)))

Разница не так велика чтоб брать пхп)))

в два раза? ок

Разница не так велика чтоб брать пхп)))

там еще по памяти такая же картина, я проверял это дело для себя, краем глаза этот факт заметил.

в два раза? ок

Я бы проверял страницы на различных фреймворках с пхп, а тут выполнение базовых операций в чистом питоне. Для меня 0,8 и 1 не такая уж большая разница чтоб страдать на пхп

Я бы проверял страницы на различных фреймворках с пхп, а тут выполнение базовых операций в чистом питоне. Для меня 0,8 и 1 не такая уж большая разница чтоб страдать на пхп

кстати эти тоже заморачивался. есть возможность - на одном сервере работает ларавель и джанга. Специально сделал в два одинаковых эндпоинта в апи.

кстати эти тоже заморачивался. есть возможность - на одном сервере работает ларавель и джанга. Специально сделал в два одинаковых эндпоинта в апи.

Я бы взял на вашем месте, что-то полегче Джанго

кстати эти тоже заморачивался. есть возможность - на одном сервере работает ларавель и джанга. Специально сделал в два одинаковых эндпоинта в апи.

Тот же aiohttp, торнадо, фласк

Я бы взял на вашем месте, что-то полегче Джанго

ну тогда и полегче ларавеля тоже надо брать. а так они премерно одинаковых весовых категорий

ну тогда и полегче ларавеля тоже надо брать. а так они премерно одинаковых весовых категорий

Так, а что вышло по скорости ? И затратам ?

джентльмены, брек перл быстрее питона (научный факт), но никто в здравом уме вас на перл не гонит

и то и другое для сайтов, умеют примерно одинаково. Ларавель быстрее в 3 раза и примерно столько же меньше по памяти ест.

причем интересно, что когда грузишь через Apache Benchmark (ab -n 1000 -c 100), джанга начинает заикаться на второй тысяче запросов, тоесть на повторном запуске теста. Некогда было разбираться, но неприятно. @worlak2

А впаривают делать через deque

tm = timeit.timeit('max3(test_list)', number=1, setup="from __main__ import max3, test_list") print(tm) tm2 = timeit.timeit('sorted(test_list)[-3:]', number=1, setup="from __main__ import test_list") print(tm2) 0.6488101999999998 0.8802487999999999

простой наколенный тест

простой наколенный тест

исходники было бы неплохо показать

причем интересно, что когда грузишь через Apache Benchmark (ab -n 1000 -c 100), джанга начинает заикаться на второй тысяче запросов, тоесть на повторном запуске теста. Некогда было разбираться, но неприятно. @worlak2

Не хочется уходить на пхп, когда только привык к Джанго

исходники было бы неплохо показать

Перебьёшься

Перебьёшься

Ваши данные подтвеждены воздухом, не более того...

Ваши данные подтвеждены воздухом, не более того...

Да, хорошо)

/me не очень понимает, куда тут deque

https://docs.python.org/3/library/bisect.html#module-bisect - вот это нядо

/me не очень понимает, куда тут deque

нужна структура в которой стоимость вставки и добавления будет равна О(1) двусвязный список этим требованиям вполне удовлетворяет

простой наколенный тест

Размер массива какой?

Размер массива какой?

test_list = [i for i in range(1000000)] + [i for i in range(1000000)] random.shuffle(test_list)

про deque заявлены быстрые добавление и удаление в начале и в конце

про середину речи нет

про середину речи нет

Он же несортированный, значит О(1)

но речь идет именно о сортированном

Он же несортированный, значит О(1)

што

потому что нам надо добавлять элемент, а потом удалять минимальный

Ну, нахождение трёх максимальных чисел можно сделать за n шагов по три if на каждом, с одним тройным присваиванием, но быстрее сортед оно будет вряд ли. Тестить лень ;)

Ну, нахождение трёх максимальных чисел можно сделать за n шагов по три if на каждом, с одним тройным присваиванием, но быстрее сортед оно будет вряд ли. Тестить лень ;)

Там уже протестировали, говорят быстрее, только код не показывают.

Быстрее всего найти 3 максимальных через алгоритм выбора, а не deque

Ну, нахождение трёх максимальных чисел можно сделать за n шагов по три if на каждом, с одним тройным присваиванием, но быстрее сортед оно будет вряд ли. Тестить лень ;)

можно за n шагов с одной вставкой в отсортированный список с отбрасыванием минимального

можно за n шагов с одной вставкой в отсортированный список с отбрасыванием минимального

+ ну по сути я так и сделал, разве что вставку делал в нужную позицию

Вот, а вставка сколько стоит?

константа

В среднем 1.5 if плюс сама вставка?

точнее O(3)

Вот, а вставка сколько стоит?

Там выше

я кидал ссылку на bisect, там есть метод insort_left

точнее O(3)

это бред

ну это вставка в список известного размера

Ну так я и говорю, три ИФА и тройное присваивание и есть О(4.5)

бред то, что O(3) это O(1)? 8)

вы явно не понимаете суть O нотации

insort это меньше чем три ифа

insort это меньше чем три ифа

Полтора в среднем

f это O(g) означает, что существуют константы C1 и C2 такие, что C1*f > g > C2*f

Три в максимуме

два же

ERROR: S client not available

Если больше большего или больше среднего или больше меньшего

Иначе порядок испортится

f это O(g) означает, что существуют константы C1 и C2 такие, что C1*f > g > C2*f

только f и g должны быть функциями и обычно считают, что их аргумент устремлён в бесконечность

а 1 и 3 это такие замечательные функции, которые для любого значения аргумента равны 1 (и соответственно 3)

то есть смысл О нотации вообще заключается в том, чтобы показать алгоритм будет вести себя при увеличении числа входных данных, а не сколько ифов там сидит

если f входит в класс O(g), то для любых констант C1 и C2 С1*f + C2 входит в O(g)

ну да

если f входит в класс O(g), то для любых констант C1 и C2 С1*f + C2 входит в O(g)

что делает запись вида O(3.14) полностью бессмысленной

короче, вставка в отсортированный список это O(N)

для списка длиной 3 это константа, потому что N является константой

для списка длиной 3 это константа, потому что N является константой

значит O(1)

Просто О(х) та же хрень, что и с*О(х), но за это я и не против.

запись O(3.14) не бессмысленна, а равносильна O(10000) или любое другое число

запись O(3.14) не бессмысленна, а равносильна O(10000) или любое другое число

только это не о чём не говорит

и не должно

еще раз - вставка в список любой фиксированной (или ограниченной сверху) длины - константа

Но константа все равно имеет смысл, так как один алгоритм окажется в константу раз быстрее другого. А час или два - это всегда разница ;)))

в данном случае размер списка фиксирован и равен трем, а значит мы вставляем за константу. Вопрос в том, что быстрее - ифы или insort. Мне кажется, что второе. Почему-то

Но константа все равно имеет смысл, так как один алгоритм окажется в константу раз быстрее другого. А час или два - это всегда разница ;)))

Только через O нотацию это не показывают. Потому что константы в каждом O вообще говоря не известны.

А задающий вопрос уже убежал радоваться сорт и выборке

а я и не пытался это "показать" через О нотацию.

... наверно надо было смайлик добавить

Только через O нотацию это не показывают. Потому что константы в каждом O вообще говоря не известны.

Через О показывают, пузырек у вас с n*n или квиксорт с n ln n. А их реализации могут отличаться друг от друга в те самые константы

В смысле, реализации квиксортов между собой

более того, O нотация ничего не говорит про скорость конкретной реализации алгоритма в конкретных условиях, так к примеру алгоритм со сложностью O(n^2) вполне может быстрее чем алгоритм O(n*log(n)) для любого разумного n

более того, O нотация ничего не говорит про скорость конкретной реализации алгоритма в конкретных условиях, так к примеру алгоритм со сложностью O(n^2) вполне может быстрее чем алгоритм O(n*log(n)) для любого разумного n

Но всегда найдется такое н, после которого все поменяется. Об этом О и говорит.