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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: #flows
@ethereumglobalnews · Post #1420 · 26.11.2025 г., 07:58
📊Spot ETFs saw broad inflows on Nov of Main crypto all turning positive. $BTC：+1.29 億美元 $ETH：+7,858 萬美元 $SOL：+5,308 萬美元 XRP：+3,541 萬美元 #ETF#区块链#DeFi#虚拟货币#Flows ——— #Insight:主流資產同時出現正向流入，顯示市場風險偏好短線回升。 ✅Chat: @Web3NewsInsight 🦂 👇Tip👇讚 或點擊進行💎資源搜索👇
@ethereumglobalnews · Post #1498 · 06.12.2025 г., 06:33
🪙ETF flows diverged sharply on the day. #ETH#ETF#Flows 昨日美國 BTC 現貨 ETF 錄得約 5,480 萬美元淨流入，而 ETH 現貨 ETF 則出現約 7,520 萬美元淨流出，資金方向呈現明顯對比。 #以太坊#虚拟货币#Crypto#Insight ——— ⚡️ 資金正從 ETH 短線撤離、流入 BTC 防禦部位；若趨勢延續，市場可能出現短期結構性輪動。 ✅Chat: @Web3NewsInsight 🦂 👇Tip👇讚 或點擊進行💎資源搜索👇
@ethereumglobalnews · Post #1542 · 11.12.2025 г., 06:58
🪙ETF flows turned positive across majors on Dec. 10. 📈 $BTC 淨流入：$2.23 億 📈 $ETH 淨流入：$5,758 萬 📈 $SOL 淨流入：$485 萬 ↗️ $XRP 淨流入：$1,020 萬 #以太坊#市场观察#ETF #区块链#Flows#虚拟货币 ——— ⚡ 主流資產全線回暖，資金情緒短線改善。 ✅Chat: @Web3NewsInsight 🦂 👇Tip👇讚 或點擊進行💎資源搜索👇
@ethereumglobalnews · Post #1600 · 22.12.2025 г., 05:28
📉 Last week (Dec. 15–19), spot crypto ETFs saw heavy outflows • #比特币 ETF 淨流出約 4.97 億美元 • #以太坊 ETF 淨流出約 6.44 億美元 #BTC#ETH#ETF #Markets#Flows ——— 👇⭐️👇 🤣 資源搜索 點擊 🖲️👆
@ethereumglobalnews · Post #1883 · 26.01.2026 г., 06:25
📊 ETFs | Weekly Flows Snapshot SOL ETFs were the only ones with net inflows among the top 3 this week. #ETF#Flows#Markets #BTC#ETH#SOL#Crypto ——— 結構解讀關鍵👇🥇資源搜索🖲️👆 📉 本週三大主流 ETF 資金流向出現明顯分化： • BTC ETF：持續淨流出，賣壓集中於大型發行商 • ETH ETF：連續多日負流量，短線情緒偏保守 • SOL ETF：唯一錄得淨流入，資金逆勢布局 📈 結構解讀： • 資金正在 避開高擁擠交易（BTC / ETH） • SOL 成為短線輪動與主題交易承接標的 • ETF 流向顯示：市場並非全面風險退出，而是 選擇性進場 ⚡️ 觀察重點： 若 SOL ETF 流入延續，可能代表 👉 資金正在測試「非 BTC / ETH 主流替代敘事」 👇⭐️👇 🤣留言分享觀點 🥲👇
@ethereumglobalnews · Post #1410 · 25.11.2025 г., 00:58
🪙 ETH ETF flows turn positive today. #Ethereum#ETF#Flows 🇺🇸今日以太坊現貨 ETF 淨流入達 2,123 ETH（約 607 萬美元），其中 Fidelity 淨流入 34,922 ETH（約 9,988 萬美元），成為主要買盤來源。 #以太坊#市场观察#虚拟货币#区块链 ——— ⚡️ 大型機構加倉力度明顯，短線有助穩定 ETH 市場結構。 ✅Chat: @Web3NewsInsight 🦂 👇Tip👇讚 或點擊進行💎資源搜索👇
@ethereumglobalnews · Post #1532 · 10.12.2025 г., 07:28
🇺🇸#ETF#FLOWS: BTC, ETH, SOL, and XRP spot ETFs all recorded net inflows on Dec. 9. $BTC: $151.74M $ETH: $177.64M $SOL: $16.54M $XRP: $8.73M 以太坊現貨 ETF 的 1.77 億美元淨流入 領先全場，主流資產同步回補，短線資金面再度轉強。 #区块链#虚拟货币#DeFi #Crypto#以太坊#比特币 ——— ⚡ ETH 在 ETF 資金流中持續跑贏 BTC，顯示機構需求結構正在變化，市場所關注的領導權也可能開始出現傾斜。 ✅Chat: @Web3NewsInsight 🦂 👇Tip👇讚 或點擊進行💎資源搜索👇
@ethereumglobalnews · Post #1466 · 02.12.2025 г., 04:56
🪙#ETF#flows turn positive across$ETH・$SOL today.#Crypto 📈 今日美國加密現貨 ETF 全面淨流入： • ETH：+25,800 ETH （+$72.83M） • SOL：+83,144 SOL （+$10.52M） 📊 近 7 日延續同樣強勢： ETH +106,212、SOL +773,311。 #Ethereum#DeFi#以太坊#市場趨勢 ——— ⚡️ 主流 ETF 集體回流顯示資金在回補部位，短線市場結構具備連續修復動能。 ✅Chat: @Web3NewsInsight 🦂 👇Tip👇讚 或點擊進行💎資源搜索👇
@ethereumglobalnews · Post #1504 · 07.12.2025 г., 03:19
🪙#ETH#ETFs posted a $27.9M net outflow last week. #Flows 以太坊現貨 ETF 上週錄得 2,790 萬美元淨流出，資金面由前期回補轉為整體偏弱。目前多數基金出現減倉跡象，顯示機構在震盪期間轉趨保守。 #以太坊#DeFi#虚拟货币#Web3 ——— ⚡️ ETF 資金若持續外流，短線恐對 ETH 價格造成壓力，但長線需求仍取決於 L2 與現貨敘事強度。 ✅Chat: @Web3NewsInsight 🦂 👇Tip👇讚 或點擊進行💎資源搜索👇
@ethereumglobalnews · Post #1413 · 25.11.2025 г., 07:58
🪙#ETF#flows show sector rotation today. #Crypto#Markets 🇺🇸11 月 24 日比特幣現貨 ETF 淨流出達 1.51 億美元，但 ETH、SOL、XRP 分別錄得 9,667 萬美元、5,799 萬美元、1.64 億美元的淨流入，呈現明顯的板塊輪動結構。 #以太坊#区块链#虚拟货币#市场观察 ⚡️ 主流非 BTC 資產的承接力度上升，短線市場情緒向多元資產傾斜。 ✅Chat: @Web3NewsInsight 🦂 👇Tip👇讚 或點擊進行💎資源搜索👇
@ethereumglobalnews · Post #1395 · 21.11.2025 г., 07:20
🪙#ETF#flows diverged sharply across majors. 🇺🇸11月20日現貨ETF資金流向顯示： 🤣 比特幣淨流出 9.03 億美元 🤣 以太坊淨流出 2.62 億美元； 🤣 SOL 淨流入 2,366 萬美元 🤣 XRP 淨流入 1.18 億美元。 #比特币#市场动向#以太坊#区块链#虚拟货币 ——— ⚡️市場呈現明顯板塊分化；非 BTC／ETH 板塊短線更受資金偏好，市場輪動結構進一步強化。 ✅Chat: @Web3NewsInsight 🦂 👇Tip👇讚 或點擊進行💎資源搜索👇
@ethereumglobalnews · Post #1358 · 14.11.2025 г., 08:28
🪙EthGlobalNews #ETF#Flows Turn Negative #BTC 於11月13日錄得 8.67億美元淨流出，ETH淨流出2.60億美元，大型資金在政策不確定下持續減倉風險部位 $SOL 現貨 ETF 則小幅吸入150 萬美元，顯示部分資金在尋找非主流大盤的結構性機會。 #Solana#DeFi#Bitcoin#市場趨勢 ——— 👍@Web3NewsInsight 🥲 🥲Follow for more Web3 News 🤣