TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки
Назад кон каналите

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.

Погледај објаваПогледај оригинал

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

Hashtags

#define#tricks
Резултати

Пронајдени 6 слични објави

Пребарај: #dfir

当前筛选 #dfir清除筛选
3side кибербезопасности

@By3side · Post #792 · 08.04.2026 г., 08:01

Најди сличноПогледај

Настольная книга. Если вы давно мечтали увидеть все инструменты в одном месте, а не сохранять кучу разрозненных ссылок "на потом", то мы нашли буквально настольную книгу для исследователей безопасности. Наполнение: - Исследование сетей; - Управление уязвимостями; - Мониторинг безопасности; - и многое другое, классное, интересное. К каждому инструменту идёт краткое описание и минимально полезный набор команд. Мы себе уже сохранили, рекомендуем поступить также. #AppSec#DFIR 🧠Кибер ПТУ | 👨‍🏫Менторство ИБ 📂Другие каналы

Hashtags

#appsec#dfir
赛博安全威胁情报🥸

@Cybersec_threat · Post #1360 · 29.08.2024 г., 01:04

Најди сличноПогледај

WPS Office 存在0day(现已修复其中一个，另一个未修复完全)，正在被 APT-C-60 利用 https://www.welivesecurity.com/en/eset-research/analysis-of-two-arbitrary-code-execution-vulnerabilities-affecting-wps-office/ #广告#渗透接单中心@shanding007 #好文推荐#DFIR

Hashtags

#广告#渗透接单中心#好文推荐#dfir
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15601 · 05.04.2026 г., 11:30

Најди сличноПогледај

#yara#awesome_list#blueteam#blueteam_tools#cti#detection#detection_engineering#dfir#hacktools#incident_response#ioc#iocs#ir#ransomware#redteam#rmm#security#siem#soc#threat_hunting#threat_intelligence You can access comprehensive security detection lists and threat hunting resources that help identify malicious activity across your infrastructure. These curated collections include indicators like suspicious file hashes, domain names, IP addresses, and behavioral patterns organized by threat type—from ransomware and phishing to command-and-control servers and vulnerable drivers. By integrating these lists into your security tools like SIEM platforms and endpoint detection systems, you gain immediate visibility into known threats while learning detection methodologies through guides and YARA rules. This accelerates your ability to hunt for compromises, validate security controls, and stay current with emerging attack techniques without building detection logic from scratch. https://github.com/mthcht/awesome-lists

Hashtags

#yara#awesome_list#blueteam#blueteam_tools#cti#detection#detection_engineering#dfir#hacktools#incident_response#ioc#iocs#ir#ransomware#redteam#rmm#security#siem#soc#threat_hunting#threat_intelligence