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
#BIFI/USDT analysis :
#BIFI is currently experiencing a bearish trend, trading below the 200 Exponential Moving Average (EMA). The price is approaching the resistance zone, coinciding with the 200 EMA, and is anticipated to test this level. It is expected to reverse from this point, resuming the bearish momentum and targeting the swing low level.
TF : 2H
Entry : $192
Target : $161
SL : $208
#BIFI/USDT analysis :
#BIFI is in a downtrend, creating new lower lows and lower highs below the 200 EMA. Currently testing a resistance zone, a rejection is anticipated, which will lead to a decline towards the swing low level.
TF : 4h
Entry : $254
Target : $216.7
SL : $274
#BIFI/USDT analysis :
#BIFI has broken and retested the resistance zone, which was formerly a support level. The next expected move is to test the resistance zone and subsequently resume its bearish momentum to revisit previous lows.
TF : 1h
Entry : $281.6
Target : $262.9
SL : $293.3
#BIFI/USDT analysis :
#BIFI has breached previous support zone and is currently trading below it. The price is anticipated to persist in its bearish structure and test prior lows.
TF : 2h
Entry : $307.4
Target : $282.6
SL : $324
Our algorithm detected ascending triangle at #BIFI (4h) chart 👀
Normally, an upside breakout is expected in this triangle type, but indicators give us mixed signals 🤔
Therefore, it would be logical to wait for a directional breakout and then open a position.
Targets are on the chart.
#ZIL LONG
▪Вход ZIL : 0.0225$
▪Тейк: буду обновлять.
#BIFI LONG
▪Вход BIFI : 380$
▪Тейк: буду обновлять.
пс: учитываем, что это альткоины... торгуем соблюдая риски.
LINK - Maximus Trade|TWITTER