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
Арага аараан кижилерге херек медээ.
🚨 Оземпик и Мунджаро — не только для похудения?
Новое крупное исследование показывает: препараты на основе GLP-1 (Ozempic, Wegovy, Mounjaro, Zepbound и др.) могут серьёзно снижать тягу к алкоголю, никотину, опиоидам, кокаину и даже каннабису!
Американские учёные проанализировали данные >600 000 ветеранов с диабетом 2 типа (опубликовано в BMJ, 4 марта 2026). Сравнивали тех, кто начал принимать GLP-1, с теми, кто принимал другие сахароснижающие (SGLT-2).
Результаты шокируют:
- Риск новой алкогольной зависимости ↓ на 18%
- Никотиновая ↓ на 20–26%
- Опиоиды ↓ на 25%
- Кокаин ↓ на 20%
- Каннабис ↓ на 14%
- Общий риск любой зависимости ↓ на ~14%
А у тех, кто уже имел зависимость:
- Передозировки ↓ на 39%
- Госпитализации ↓ на 26%
- Смерти, связанные с веществами ↓ на 50%!
- Суицидальные мысли/попытки ↓ на 25%
Механизм: эти препараты глушат дофаминовую систему вознаграждения в мозге — «приятность» от веществ падает, как и от еды. Раньше это видели на животных и в анекдотах пациентов, теперь — в огромной когорте.
The Guardian уже написала: «Препараты для похудения могут помочь избавиться от алкогольной, наркотической и никотиновой зависимости».
Пока это наблюдательное исследование (не рандомизированное), нужны клинические trials. Но выглядит очень перспективно — может, скоро GLP-1 станут новым классом лекарств от зависимостей?
#Ozempic#Mounjaro#GLP1#Зависимости#Наука#Похудение
https://www.theguardian.com/science/2026/mar/04/weight-loss-addiction-drugs-alcohol-study или https://www.bmj.com/content/392/bmj-2025-086886)
Jrnys Secures $8.65M Funding
Jrnys has raised $8.65 million to enhance personalized healthcare focused on weight loss solutions using GLP-1s like Zepbound, Mounjaro, Ozempic, and Wegovy. The company also addresses Sexual Wellness, Haircare, and Longevity needs.
#Funding#Healthcare#WeightLoss#GLP1#Zepbound#Mounjaro#Ozempic#Wegovy#SexualWellness#Haircare#Longevity
#The_Economist🇬🇧📕[PDF]⬇️
1 #November2025
#Weekly_Magazines
For learning, for free(dom).
@backupofmagazines
New York’s political grudge match frames a turbulent week: #USPolitics tests urban nostalgia as #AI-led reindustrialization and #DataCenters battles intensify; an #NBA betting scandal adds heat. Across the Americas, #Argentina’s Milei pushes reforms while Venezuela tensions rise. In #China, a Trump–Xi meeting coincides with fresh purges; #Africa faces aid cuts and #Gaza navigates a fragile cease-fire. #Europe debates power grids and France’s new finance chief. Business tracks #GLP1 weight-loss drugs, #Porsche setbacks, and #BigTech rivalry (#Alphabet vs #Microsoft). Markets watch anti-rip-off moves, China stockpiles, and India’s #IPO wave. Science spotlights pig-organ transplants and a universal antivenom; culture crowns horror’s golden age. #TheEconomist#Markets#Geopolitics#Trade#Energy