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 3 слични објави

Пребарај: #cobo

当前筛选 #cobo清除筛选
Onchain Lens Channel

@OnchainLens · Post #5888 · 17.03.2026 г., 14:25

Antalpha (@AntalphaGlobal) deposited 1,700 $XAUT worth $8.46M into a #Cobo Deposit Wallet. https://intel.arkm.com/explorer/address/0x0aeB76D84eF0B952bDECbE20CB4e6B6267346584 https://x.com/OnchainLens/status/2033912469778010183 Follow @onchainlens for more onchain updates

Hashtags

Onchain Lens Channel

@OnchainLens · Post #5785 · 10.03.2026 г., 01:20

Antalpha (@AntalphaGlobal) deposited 3,000 $XAUT worth $15.21M into a #Cobo Custody Wallet. https://intel.arkm.com/explorer/address/0x0aeB76D84eF0B952bDECbE20CB4e6B6267346584 https://x.com/OnchainLens/status/2031177896870686872 Follow @OnchainLens for more Onchain Updates.

Hashtags

NEWS 鏈新聞-ABMedia

@abmedia_news · Post #23991 · 20.04.2026 г., 03:37

【🔗 DeFi|新加坡 Cobo 推出 Agentic Wallet:AI 代理可自主上鏈執行,結合 MPC 分層簽核與 Pact 約定機制】 Cobo 於 4/19 推出 Agentic Wallet,MPC 架構下 AI 代理執行任務需先取得 Pact 四層授權(意圖、計畫、政策、完成條件),高額動作要 Human+Cobo 共簽,任何單方都無法動資。 #Cobo#AgenticWallet#MPC 📍閱讀全文: https://abmedia.io/cobo-agentic-wallet-singapore-ai-agent-mpc-onchain-execution