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
According to #Glassnode, a number of long-term holders cut their losses two days ago, sending more than $430 million in Bitcoin to the exchange on January 22.
Recently, short-term and long-term hodlers have stopped taking profits, but switched to cutting losses.
By Crypto Australia
During the chaos of the last few weeks, the #Ethereum market cap briefly fell below the aggregate stablecoin cap, once again.
The Top 4 stablecoins USDT, USDC, BUSD and DAI make up over $138B in total, with the $ETH market cap just 2.8% higher at $142B.
#glassnode
🥸 American spot #Bitcoin#ETFs attracted more than $422 million according to the results of yesterday's trading session — the positive trend continued for 8 consecutive days.
😎 Meanwhile, #Glassnode reported a complete depletion of sellers in #BTC.
Major Altcoin Market Drop: $234B Lost
Glassnode reports a staggering decrease of $234 billion in altcoin market capitalization over the past two weeks. This decline marks one of the largest devaluations in altcoin history, demonstrating a significant disconnect from Bitcoin trends. Many altcoins are facing challenges in gaining adoption and achieving product-market fit. For detailed analysis, visit Wu Blockchain News.
#Altcoin#MarketCrash#Bitcoin#Glassnode#Crypto
#CoinMarketCap#CoinGecko#Glassnode#DuneAnalytics#Messari#DeFi#Web3
5 самых популярных аналитических сервисов для новичков 🚀
Если вы только начинаете 🤓 погружаться в мир криптовалют, то аналитические сервисы — это ваши главные помощники. Они помогают следить за рынком, анализировать данные и принимать решения. Вот 5 самых популярных сервисов, которые точно пригодятся новичкам:
1️⃣. CoinMarketCap - сайт
Назначение: отслеживание цен на криптовалюты.
Основные функции: рейтинг (Топ-100 монет по капитализации), исторические данные и графики изменения цен, информация о криптопроектах.
➡️Как пользоваться: Просто зайдите на сайт, выберите интересующую монету и изучите её графики и информацию.
2️⃣. CoinGecko - сайт
Назначение: анализ рыночных данных и показателей.
Основные функции: метрики проекта (ликвидность, объемы торгов, информация по биржам), графики, сортировка монет по категориям (DeFi, NFT и т.д.).
➡️Как пользоваться: Выбирайте категорию или монету и изучайте её рыночные данные и статистику.
3️⃣. Glassnode - сайт
Назначение: Анализ on-chain данных.
Основные функции: метрики сети (активные адреса, объемы транзакций, хэшрейт), анализ поведения инвесторов.
➡️Как пользоваться: Подпишитесь на бесплатный аккаунт и получите доступ к базовым метрикам, или оформите подписку для расширенного анализа.
4️⃣. Dune Analytics - сайт
Назначение: Анализ данных DeFi-протоколов.
Основные функции: дашборды по DeFi проектам, создание собственных отчетов по нужным параметрам.
➡️Как пользоваться: Зарегистрируйтесь, выберите готовый дашборд или создайте свой.
5️⃣. Messari - сайт
Назначение: Аналитика и исследование криптопроектов.
Основные функции: исследовательские отчеты, подробные данные о каждом проекте, последние новости и инсайды.
➡️Как пользоваться: Изучайте отчеты и анализы, чтобы быть в курсе последних трендов.
Эти сервисы помогут вам лучше понять крипторынок и принимать более взвешенные решения. Начните с базового анализа и постепенно углубляйтесь в детали!
👍 Не забудьте лайкнуть этот пост, если он был полезен!
@MirraChannel😎