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 4 слични објави

Пребарај: #hashkey

当前筛选 #hashkey清除筛选
Airdrop3 LTD

@airdrop3ltd · Post #453 · 24.02.2024 г., 08:26

# LavaNetwork Airdrop - Retroactive 🔥 𝗘𝗮𝗿𝗻 𝗗𝗮𝗶𝗹𝘆 𝗣𝗼𝗶𝗻𝘁𝘀 | 𝗚𝘂𝗮𝗿𝗮𝗻𝘁𝗲𝗲𝗱 𝗔𝗶𝗿𝗱𝗿𝗼𝗽 💰 🌟 Dive into Lava Network, the modular blockchain storming ahead like @CelestiaOrg . Backed by $15M from top funds like #Jump Capital & #Hashkey Capital. 💼 𝗛𝗼𝘄 𝘁𝗼 𝗷𝗼𝗶𝗻: - Sync Metamask to Ethereum 🌐 - Link: https://points.lavanet.xyz/register?code=9DXJ3 - Engage on Discord & Twitter 🔗 - Select your preferred chain (NEAR, Starknet, Ethereum, Evmos...) - Switch RPC & claim Faucet ✅ 💥 𝙏𝙧𝙖𝙣𝙨𝙖𝙘𝙩𝙞𝙤𝙣𝙨 𝙤𝙣 𝙀𝙩𝙝𝙚𝙧𝙚𝙪𝙢 𝙪𝙨𝙞𝙣𝙜 𝙇𝙖𝙫𝙖 𝙉𝙚𝙩𝙬𝙤𝙧𝙠'𝙨 𝙍𝙋𝘾 𝙚𝙖𝙧𝙣 𝙮𝙤𝙪 𝙋𝙤𝙞𝙣𝙩𝙨! ⚡️ 🌿 𝗙𝗮𝗿𝗺 𝗽𝗼𝗶𝗻𝘁𝘀 𝗼𝗻 𝗡𝗘𝗔𝗥, 𝗔𝘅𝗲𝗹𝗮𝗿, 𝗘𝘃𝗺𝗼𝘀, 𝗘𝘁𝗵𝗲𝗿𝗲𝘂𝗺, 𝗦𝘁𝗮𝗿𝗸𝗻𝗲𝘁. 𝗗𝗲𝘁𝗮𝗶𝗹𝘀 𝗼𝗻 𝘁𝗵𝗲 𝗯𝗹𝗼𝗴: https://lavanet.xyz/blog

NEWS 鏈新聞-ABMedia

@abmedia_news · Post #23776 · 10.04.2026 г., 08:00

【🚀商業應用|OKX 聯手 HashKey 投資越南加密貨幣交易所,助 CAEX 資本額達 3.8 億美元 】 #OKX#HashKey#CAEX 📍請見報導: https://abmedia.io/okx-hashkey-invest-vietnam-caex 📍訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3890 · 16.01.2025 г., 07:00

Bitcoin ETFs See Major Inflow Reversal On January 15, Bitcoin spot ETFs recorded a net inflow of $755 million, marking the first inflow after four days of outflows. The Fidelity ETF (FBTC) led the charge, attracting $463 million. Meanwhile, Ethereum products also saw inflows, totaling $59.78 million. Forecasts from HashKey Group predict Bitcoin could hit $300,000 by 2025 and Ethereum $8,000, with overall market cap reaching $10 trillion. Analyst insights suggest the Litecoin ETF may be next for approval in the US. For more details, visit the link. #Bitcoin#ETF#Cryptocurrency#Ethereum#Investing#Finance#MarketTrends#HashKey#Litecoin#Fidelity#CryptoForecast#AI#VC