TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #darkweb
@repo_science · Post #3691 · 04.11.2023 г., 02:49
#hacking#darkweb 👽 Dark Web 101 : Anonymous and Secure Browsing 2023 A guide to gaining knowledge about the Dark Web, Deep Web, Cryptocurrencies, Anonymity, and Security. 🗣Shubhang Prajapati 📆5/2023 🌐English ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@comicszona · Post #5757 · 06.02.2026 г., 09:00
🇬🇧Dark Web #01 🇷🇺Паутина Тьмы #01 Два самых известных клона вернулись, чтобы забрать то, что принадлежит им по праву. Бен Рейли и Мэделин Прайор сыты по горло и снова разжигают АД! Человек-Паук и Люди Икс не готовы к грядущему, и пока непонятно, какую роль во всём этом играет Веном? Солнце садится, приближаются сумерки, а ночь обещает быть долгой. #комикс#comics#паутинатьмы#darkweb #чтиводня
@githubtrending · Post #15234 · 18.10.2025 г., 11:30
#other#cti#cyberhunter#darkweb#deepweb#threat_intelligence deepdarkCTI is a free project that collects and shares cyber threat intelligence (CTI) from the deep and dark web, helping you stay aware of hidden cyber threats like stolen data, ransomware, and hacker activities. It gathers information from places like Telegram, Discord, hacker forums, and ransomware sites to provide useful indicators and patterns of cyber attacks. You can join their Telegram group to discuss and suggest new sources or support the project with donations. Using deepdarkCTI helps you detect threats early, improve your cybersecurity decisions, and protect your organization from cyber attacks more effectively. https://github.com/fastfire/deepdarkCTI
@githubtrending · Post #15364 · 24.12.2025 г., 11:30
#python#ai_tool#darkweb#darkweb_osint#investigation_tool#llm_powered#osint#osint_tool Robin is an AI tool that searches and scrapes the dark web, refines queries with large language models, filters results, and produces a concise investigation summary you can save or export, with Docker and CLI options and support for multiple LLMs (OpenAI, Anthropic, Gemini, local models) to fit your workflow. This helps you save hours of manual searching by automating multi-engine dark-web searches, scraping Onion sites via Tor, filtering noise with AI, and producing ready-to-use reports for faster, more focused OSINT investigations. https://github.com/apurvsinghgautam/robin
@CryptoM · Post #65165 · 11.04.2026 г., 14:20
🚀 Heart South Reports Potential Data Breach Affecting Thousands Heart South has announced that approximately 46,666 individuals may have been affected by a data breach, with patient information from its network appearing on the dark web. According to NS3.AI, the company has been unable to verify if any specific individual's data was compromised. Notifications regarding the potential breach began being distributed in April 2026. #HeartSouth#databreach#patientdata#darkweb#NS3AI#privacy#cybersecurity#datasecurity#breachnotification#April2026