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 1 слични објави

Пребарај: #abcl

当前筛选 #abcl清除筛选

Всем привет! Я тут решил поучаствовать в революции. Пока что — только в фарматехнологической 💊🧬 Если быть точным, речь о GLP-1 (глюкагоноподобный пептид-1) — прорыве 2023 года по версии журнала Science 🧠. Пока это ещё скромный рынок, но с огромным потенциалом роста(если верить журналу McKinsey Quarterly). Изначально препараты на основе этого гормона создавались для лечения диабета, но быстро перекочевали в косметички звёзд и всех, кто хочет похудеть без лишних усилий. Про Оземпик слышали, думаю, если не все, то многие. Но эта революция — не только про «похудеть и ничего не делать». Потенциал GLP-1 выходит далеко за пределы лечения диабета и ожирения: в фокусе — сердечно-сосудистые заболевания и даже нейродегенеративные патологии 🧩. Что особенно привлекло меня как инвестора: некоторые из компаний в этом секторе торгуются с низким P/E. Это и стало одним из доводов для моих вложений. Ну и в целом — решил расширить позиции в фарме. Люди болели, болеют и, увы, будут болеть. Даже если когда придёт AGI 🤖 — кто-то должен производить инновационные лекарства. ⚠️ Всё ниже — не инвестиционная рекомендация, я просто делюсь своим портфелем: 🔹#ABCL — AbCellera Biologics: 296€ Разрабатывают терапевтические антитела с использованием собственной платформы, где сочетаются микрофлюиды, одноклеточный анализ и ИИ 🧫🤖 🔹#NVO — Novo Nordisk A/S: 248€ Безоговорочный лидер в области GLP-1 💪 🔹#22Z — Zealand Pharma: 225€ Био-компания, специализирующаяся на пептидных терапиях, включая GLP-1-агонисты 🧪 🔹#GPCR — Structure Therapeutics: 153€ Работают над оральными GLP-1 рецепторными агонистами. Пока на ранней стадии, но направление 🔥 🔹#SPYH — SPDR MSCI Europe Health Care (Acc.): 150€ Широкий ETF на европейскую фарму и здравоохранение. Через него я получил долю в Roche Holding AG — швейцарском гиганте с разнообразным портфелем, в том числе связанным с GLP-1 🧬💼 🔹#PFE — Pfizer: 104€ Ковид-пик позади, хайп схлынул, но технологии остались, а лекарства на основе GLP-1 исследуются. Цена на бумагу просела — вижу это как шансю 🔹#AMGN — Amgen Inc.: 104€ Тоже в игре GLP-1, но с уникальным подходом. Интересно будет следить 👀 📎 P.S. Добавил также немного стабильности: купил высокодоходный долларовый бонд ЕЦБ (#US298785JU14) под 3,875%: 136€ 📊 Итого вложено: 1416€ Спасибо, что читаете! Что думаете о GLP-1 и потенциале этого направления? А может, у вас есть свои фавориты в фарме? Пишите в комментариях! 👇💬