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
#NVO
Конкуренция в хайповом секторе усиливается 🤷♂️
👉 Данные, полученные в ходе исследования экспериментального препарата для похудения MariTide компании Amgen #AMGN на средней стадии, прольют свет на то, насколько он может сравниться с популярными препаратами GLP-1, продаваемыми компаниями Eli Lilly #LLY и Novo Nordisk #NVO
👉 Компания Amgen заявила, что её препарат может обеспечить более быстрое снижение веса и, возможно, более эффективное его поддержание, а также меньшее количество уколов по сравнению с GLP-1, принимаемыми один раз в неделю, такими как Wegovy от Novo и Zepbound от Lilly.
👉 Аналитики Уолл-стрит ожидают, что испытание с использованием нескольких доз препарата покажет потерю веса не менее чем на 20%, и подчёркивают необходимость получения подробной информации о возможных побочных эффектах, включая тошноту, проблемы с плотностью костной ткани, частотой сердечных сокращений и уровнем сахара в крови.
👉 Препарат Wegovy был одобрен для лечения ожирения в 2021 году после того, как исследования показали, что он приводит к снижению веса на 15% за 68 недель, а Zepbound продемонстрировал снижение веса более чем на 22% за 72 недели.
🗣"Достижение более чем 20-процентной потери веса по сравнению с исходным уровнем - это минимальная планка для MariTide, но многие инвесторы будут считать успешным показатель 25%", - говорит аналитик William Blair & Co Мэтт Фиппс.
👉 MariTide может выйти на рынок лекарств от ожирения, который, по прогнозам некоторых аналитиков, достигнет более 150 миллиардов долларов в год.
👉 Добавьте сюда ещё и Viking Therapeutics, которые в ноябре 2024 года представила данные фазы 1, где пациенты, принимавшие максимальную дозу VK2735 в пероральной форме, потеряли в среднем 8,2% массы тела за 28 дней. Да, вес теряет меньше - но это более удобная пероральная форма, а не уколы... Да и дозировку наверное в итоге можно будет увеличить для эффективности...
❓ Ну что, в этом автобусе становится душно? 🤣👇
Я рассматриваю покупку #NVO через проданные опционы PUT, так как там сейчас рекордная волатильность и можно это использовать.
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! 👇💬