TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.

Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять: from timeit import timeit def t1(): # складываем 10 строк через + из переменной t = 'text' for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t2(): # склеиваем список строк через метод join arr = ['text'] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t3(): # складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты for _ in range(1000): s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз >>> timeit(t1, number=10000) 0.21951690399964718 >>> timeit(t2, number=10000) 1.4978306379998685 >>> timeit(t3, number=10000) 0.2213820789993406 Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁 Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк. Давайте изменим условия: def t4(): t = 'text'*100 for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t5(): arr = ['text'*100] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t6(): for _ in range(1000): s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз >>> timeit(t4, number=10000) 12.795130728000004 >>> timeit(t5, number=10000) 2.642637542999182 >>> timeit(t6, number=10000) 0.2184546610005782 Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее! Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё. В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический. В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно. Полный листинг 🌍 #tricks

Резултати

Пронајдени 8 слични објави

Пребарај: #2z

当前筛选 #2z清除筛选
Coin Sonar

@CoinSonar · Post #243442 · 17.04.2026 г., 04:26

#2Z | Volume spike (USDT PAIR) 82 times the average volume 132.41K USDT traded in 15 min └Buying vol: 79.88K USDT 🟢 Boost score: 3/10 24h Vol: 154.75K USDT (Binance) Price: 0.09706 (-3.4% in 24h)

Hashtags

Hash minutes ⚡

@hashminutes · Post #171 · 27.11.2025 г., 04:10

JUST IN: UPBIT HACKED. 54B WON WORTH OF TOKENS WERE SENT TO UNAUTHORIZED WALLETS. FUNDS ARE SAFU AS LOSSES WILL BE COVERED FROM RESERVES. HACKED TOKENS: #2Z $ACS $BONK $DOOD $DRIFT $HUMA $IO $JTO $JUP $LAYER $ME $MEW #MOODENG $ORCA $PENGU $PYTH $RAY $RENDER $SOL $SONIC $SOON $TRUMP $USDC $W .... ~ join @hashminutes for more such updates ~

Hashtags

Crypto Headlines

@market_headlines · Post #28184 · 03.04.2026 г., 18:32

#ончейн#рейтинг 📊 Santiment: ТОП-10 криптопроектов экосистемы Solana по активности разработчиков за последние 30 дней. 1. ChainLink #LINK 2. Solana #SOL 3. Jupiter #JUP 4. Swarms #SWARMS 5. JITO #JTO 6. Wormhole #W 7. Pyth Network #PYTH 8. DoubleZero #2Z 9. Metaplex #MPLX 10. Helium #HNT Ранее: прошлый топ СryptоHeadlines

Crypto Headlines

@market_headlines · Post #28350 · 10.04.2026 г., 20:30

🔥 В Grayscale опубликовали список криптоактивов, рассматриваемых для будущих инвестиционных продуктов: ⊹ Canton Network (#CC) ⊹ Celo (#CELO) ⊹ Mantle (#MNT) ⊹ MegaETH ⊹ Monad (#MON) ⊹ Toncoin (#TON) ⊹ Tron (#TRX) ⊹ Ethena (#ENA) ⊹ Hyperliquid (#HYPE) ⊹ Jupiter (#JUP) ⊹ Kamino Finance (#KMNO) ⊹ Maple Finance (#SYRUP) ⊹ Morpho (#MORPHO) ⊹ Pendle (#PENDLE) ⊹ Fabric Protocol (#ROBO) ⊹ Flock (#FLOCK) ⊹ Grass (#GRASS) ⊹ Kaito (#KAITO) ⊹ Kite AI (#KITE) ⊹ Nous Research ⊹ Poseidon ⊹ Venice (#VVV) ⊹ Virtuals Protocol (#VIRTUAL) ⊹ Worldcoin (#WLD) ⊹ DoubleZero (#2Z) ⊹ Geodnet (#GEOD) ⊹ Helium (#HNT) ⊹ Jito (#JTO) ⊹ Layer Zero (#ZRO) ⊹ Wormhole (#W) Crypto Headlines