я с коллегой

тут генератор

ну, "тупл быстрее списка" странная фраза. у объектов нет скорости, только у операций

>>> timeit.timeit('list(i for i in range(100))')
3.81357197399484

Хм. Ну да, в компрехеншене магия

в смысле, любые допустимые операции с ним чуточку быстрее

len такой же должна быть

не факт =D

упс, при тестах oom словил

ну, примерно одинаково

Потому что len хранится в ob_size что в list, что в tuple

ну в общем да, там в обоих объектах для него не надо по указателю прыгать

Я до сих пор не понимаю какого чёрта компрехеншен быстрее.

потому что не создается отдельный объект генератор

tuple(genexpr) буквально создаёт генератор и прокидывает его в tuple

Ты можешь подменить tuple в глобальном скоупе, поэтому не получится оптимизировать

Задача следующая:
Есть система которая слушает команды в консоли к примеру. Пользователь вводит команду, она выполняет на основе ее функций.
Также система может обращаться к другим источникам и выполнять действия аля "ассистент" или "автоматизатор", называйте как хотите, это все равно привожу пример.
Необходимо расширять функционал без вмешательства пользователя. Написал пакет где слушатель, обработчик и модуль, залил системе, она проверяет на работоспособность и стандарты, проверяет на клоне системы с тестовыми данными, если все ок, у пользователя появляется новая команда или новый источник для обработки данных. Если не Ок пользователя ударяют током (шутка 😃)

Решение у меня следующее.
Есть два потока:
- канал связи (прием команд от пользователя)
- стартер слушателей

Канал связи я думаю всем понятно, обычный инпут и далее обработчик команд. Тут думаю все просто.

Стартер слушателей читает конфигурации системы, запускает в новые потоки слушателей с заданными параметрами (скорость обработки, вариативность и т.п.)

Слушатель в свою очередь обращается к источникам где получает данные и передает в обработчик типов. Здесь происходит сортировка данных между обработчиками. Обработчики химичат над данными и отправляют в модули, те в свою очередь совершают полезные надобности.

Когда прилетает новое расширение функционала, после его проверки, система распределяет по своим местам каждый элемент.
Listenets - Слушатель <class>
Handlers - Обработчики <class>
Modules - Модули <def>
TypeData.json <— DataType <str>

Далее, стоит задача разобраться в связях с этим новым функциями. Думаю решить так, перезаписать файлы, добавив в конце необходимые функции и импортировать зависимости с помощью меток и далее перезапустить потоки.

Как бы вы решили такую задачу? 🤔 Я понимаю, что тут по большей части относится к оптимизации архитектуры операционных систем, но я их не изучал, поэтому решаю как могу

Или вариант 2
Создать импорт импортов
т.е.
[imports.py]
from funct1 import *
from funct2 import *
...
from functN import *

В самом начале это будет все импортировано в главный стартер который запускает функции как пример, не знаю:
import imports

funStart()
funGet()
funTagil()

И новые функции будут добавлять в обработчик в конец файла строки новых функций
funNewFuct()

и  в импорты
from NewFuct import *

А далее снова перезапуск потока

Если кому будет не лень читать это все, буду признателен за советы 😄😄😄

можно в pastebin.com, пожалуйста? 👀

хотя...

вакансии и подлиннее бывают