TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #59 · 30.06

Несколькими постами ниже я ругал Инстаграм за приторность и за навязывание модной попсовой функции. Но помимо реалистичности контента есть и другой аспект — средний возраст авторов. Я несколько раз листал Клипы ВК и вот теперь специально полистал для сравнения Instagram Reels. И вот что скажу: в Клипах по содержанию очень подростковый контент. Почти нет авторской мысли, чего-то красивого и оригинального. 10% туповатых пранков, 20% всяких кувырков на улице и 70% — школьницы, торгующие телом (Клипы просто переполнены этим). Это прям вот типичнейшая подборка для подростков на пике гормонального буйства — почти всё связано с сексом, немножко с ощущением себя крутым (кувырки на улицах — к слову сказать здесь авторы хотя бы что-то необычное умеют делать) и щепотка весьма глупых шуток, как правило связанных с унижением другого человека. В Reels ситуация совсем другая. Там приторный Инстаграм традиционно правит балом, но при всей цветастой вылизанности контент хотя бы взрослый: красивая природа, путешествия, горы. Довольно много экспериментов фотографов. Нередко экстремальный спорт. Стоит ли говорить, что музыкальный вкус авторов в подборе саундтрека тоже на порядок лучше, чем ВК? Конечно, можно подумать, что скорее всего система рекомендаций ВК работает плохо, а система рекомендаций Инстаграма хорошо. По другим рекомендациям это тоже видно: в тематических лентах ВК в основном ерунда, а дополнительная лента Инсты сносная (с поправкой на общую приторную специфику соцсети). Но это всё взаимосвязано: из-за рекомендаций взрослые люди видят много детского трэша и сами реже хотят что-то создавать на площадке. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #pythonic

当前筛选 #pythonic清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #206 · 06.12.2016 г., 15:28

http://www.enlistq.com/10-python-idioms-to-help-you-improve-your-code/ If you have ever tried to learn a new language (not a programming language), you know that we always think in our native language before we translate it to the new language. This can lead to you forming some sentences that don’t make sense in the new language but are perfectly normal in your native language. For example, in a lot of languages, you ‘open’ an electronic gadget such as fan, AC or cell phone. When you say that in English, it means to literally open the gadget instead of turning it on. The same is true for programming languages. As we pick up new languages, such as #python, we are using our prior knowledge of programming in another language (q, java, c++ etc) and translating that to python. Many times, your code will work but it won’t be ‘#pretty’ or #fast. In python terms, your code won’t be ‘#pythonic’.