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: #daos

当前筛选 #daos清除筛选
Airdropp.io

@airdropp_io · Post #132 · 24.03.2022 г., 19:48

⛱ Airdrop : Ubiquity DAO 🔥 Reward pool: 2,500 USDT 🌐 Website : https://ubq.fi/ 🏅 Winner : 1.000 Random & Top 100 ⭐️ Rating : ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 🔗 Airdrop Page : Airdrop Link ===================== 🪧 Tasks :👇 Go to Airdrop Link👆 ✅ Join Telegram group ✅ Follow Twitter ✅ Submit your BEP-20 wallet address 👍🏽Complete all the tasks 📃 Information 🔸As an organization, it is committed to becoming the bank of the #metaverse, while building open-source developer tooling and community management tools to augment the operating efficiency of #DAOs. 📢 Notes: 🔹2 USDT each to 1,000 Random participants 👫5 USDT each to 100 top referrers ⚠️ Disclaimer: Please do your own research before joining to any airdrops project, also airdrop is 100% free. Don't send any fee or penny for receiving airdrop tokens.(DYOR) 🏁 End Date: 30th March, 2022 🚀 Distribution Date: within 25 days after airdrop ends

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3853 · 12.01.2025 г., 04:00

Whale Alerts and Hacked Accounts Update A study by Presto Research shows that large exchange deposits have weak predictive power for price declines, while VC and MM deposits offer slightly better, yet still limited, effectiveness as trading signals. In related news, Foresight Ventures’ X account was hacked, spreading fake AI crypto news, following a similar incident with Litecoin’s account promoting fraudulent tokens. Additionally, the newly launched AICC has reached a market cap of over $130 million, but faces scrutiny over its lack of transparency. Also, Morpho markets have capped positions eligible for migration with deprecated rewards for old markets. Presto ResearchAICC DashboardUsual Update #WhaleAlerts#Crypto#AI#Litecoin#ForesightVentures#AICC#MarketCap#TradingSignals#MorphoMarkets#Security#Hacking#Transparency#DeFi#MM#VC#Blockchain#DAOs#Scammers#Influencers