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 2 слични објави

Пребарај: #ark21shares

当前筛选 #ark21shares清除筛选

Lookonchain | ꘜ Aug 14 Update: 10 #Bitcoin ETFs NetFlow: +452 $BTC(+$53.9M)🟢 #ARK21Shares inflows 299 $BTC(+$35.62M) and currently holds 45,656 $BTC($5.44B). 9 #Ethereum ETFs NetFlow: +154,179 $ETH(+$724.02M)🟢 #iShares(Blackrock) inflows 105,900 $ETH($497.3M) and currently holds 3,376,382 $ETH($15.86B). https://x.com/lookonchain/status/1955636055992049670

Michaël Van de Poppe Official

@michaelvandepoppeanalyst · Post #4831 · 13.09.2024 г., 17:43

Sept 13 Update: 10 #Bitcoin ETFs NetFlow: +704 $BTC(+$41.07M)🟢 #ARK21Shares inflows 315 $BTC($18.37M) and currently holds 43,350 $BTC($2.53B). 9 #Ethereum ETFs NetFlow: -708 $ETH(+$1.68M)🔴 #VanEck outflows 732 $ETH($1.74M) and currently holds 22,700 $ETH($53.8M).