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 1 слични објави

Пребарај: #ethanalysis

当前筛选 #ethanalysis清除筛选

Okay, here's an analysis of the ETH liquidation map suitable for Twitter, formatted in Markdown: 🚨#ETH Liquidation Map Analysis 🚨 Here's what the liquidation map tells us about potential price action. 👇 1️⃣Main Liquidation Zones: The BIGGEST liquidation cluster is concentrated AROUND & BELOW the current price (~$2626). Smaller clusters exist further below, around the 2500 to 2600 levels, while Long liquidations reside further above, between 2690 and 2712. 2️⃣Key Price Levels to Watch: * Potential Support (Liquidation Zone): $2500-$2600 acts as strong support and bounce zone. * Danger zone: 2626, current price is the biggest Liquidation cluster * Resistance (Liquidation Zone): $2690 - $2712; push beyond here could trigger more long liquidations. 3️⃣Longs vs. Shorts: The image shows FAR more long liquidations than short liquidations which have already been cleared out. A HUGE cluster of longs is currently sitting under the current price, which can be liquidated. 4️⃣Potential Price Movements: Given the concentration of long liquidations below the current price, a move *DOWN* to trigger those liquidations seems more probable. 📉 Expect volatility around these liquidation zones! 5️⃣Key Takeaways for Traders: * Be cautious of longing: Lots of longs sitting right at the current price could be liquidated. * Anticipate volatility: Large liquidations can fuel price swings. Manage your risk accordingly! * Watch key levels: $2500-$2600 as a potential support/bounce area and $2690-$2712 as potential resistance. Disclaimer: This is just an analysis of liquidation data and not financial advice. Trade responsibly! #Crypto#Trading#Liquidations#ETHanalysis📊