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
#GMX/USDT analysis :
#GMX is currently in a downtrend, trading below the 200 EMA. The price is foreseen to sustain its bearish momentum and retest prior lows. To consider opening a short position, it is advisable to await a retracement and a retest of the established resistance level.
TF : 2h
Entry : $24.05
Target : $21.78
SL : $25.11
#GMX хорошо смотрится. Для верующих в альтсезон, смарт сделка.
Купить по 23$ (spot разумеется)
Продать по 35$ допустим.
НЕ ФИНАНСОВЫ СОВЕТ!
GMX — это децентрализованная торговая платформа и токен, работающий на блокчейнах Arbitrum и Avalanche. GMX предлагает пользователям возможность торговать криптовалютами с низкими комиссиями и с использованием деривативов, таких как бессрочные фьючерсы. Платформа поддерживает спотовую и маржинальную торговлю, а также использует децентрализованные механизмы ценообразования.
Основные особенности GMX:
1. Торговля без посредников: GMX позволяет торговать напрямую через смарт-контракты, исключая необходимость в централизованной бирже.
2. Программа ликвидности: Пользователи могут предоставить ликвидность и получать вознаграждения в токенах GMX и ETH (на Arbitrum) или AVAX (на Avalanche).
3. Токен GMX: Он используется для участия в управлении платформой и предоставления ликвидности, а также его можно стейкать для получения вознаграждений.
4. GMX и GLP: GLP — это пул ликвидности, с которым связаны активы, доступные для торговли. GMX и GLP вместе обеспечивают работоспособность платформы.
Токен GMX стал популярным благодаря тому, что предлагает конкурентные условия для трейдеров в DeFi-секторе и обеспечивает низкие комиссии на фоне растущего спроса на децентрализованные биржи.