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 2 слични објави

Пребарај: #hongbai

当前筛选 #hongbai清除筛选
Crypto Time

@cryptotimetg · Post #3641 · 05.09.2024 г., 08:36

Делим 50 млн$ от Mantra 👍 Давненько отрабатываем различные активности от этого L1-блокчейна (всё в тестнете, поэтому бесплатно), награда – 50 млн $OM (49,5 млн$), скипать такой жирнейший пул вовсе не советую! 🥺Что нужно сделать? 🔵 Создаем аккаунт в Leap Wallet(полезно будет перенести сидку из Keplr) + добавляем сеть MANTRA 🔵 Теперь топаем в их дискорд и запрашиваем тестовые $OM в ветке #hongbai-faucet 🔵 В самом кошельке жмём на Stake и отправляем 1 $OM любому валидатору 🔵 В конце на 👉сайте забираем 8,8 KARMA Простая и быстрая активность, даже новичкам советую залететь, проект очень перспективный. ▪️Crypto Time

Hashtags

Crypto Time

@cryptotimetg · Post #3553 · 22.07.2024 г., 18:06

Уверенный WORK: лайтовый тестнетик с пулом 60М$+🏄‍♂️ ℹ️Mantra — L1-решение, которое запускает собственный L1-чейн. Парочку месяцев подряд мы проходили первую фазу тестнета (задания на Galxe), сейчас же был сделан анонсвторой части: тут нам нужно будет активничать в тестовой сети Mantra Hongbai Testnet, пул наград –50 млн $OM (~60 млн$, токен на Binance торгуется). 🍟Активность абсолютно фри: 1️⃣ Устанавливаем Leap Wallet, в правом верхнем углу кликаем на лого Cosmos и добавляем тестовую сеть Mantra 2️⃣ Топаем на 👉сайтик и коннектим наш Leap 3️⃣ Теперь проходим проверку на бота в 🦀дискорде, в ветке #general оставляем заявку на кран 4️⃣ Перед нами должна появиться ветка #hongbai-faucet, там вводим команду /request + ваш OM-адрес и получаем 0,2 $OM 5️⃣ Делаем такой запрос 5 раз, чтобы на балансе был 1 $OM 6️⃣ Теперь идём в Leap и нажимаем на Stake (2 раза), выбираем любого валидатора и вписываем 1 $OM 7️⃣ В итоге нам дадут 5 поинтов KARMA здесь ▪️Crypto Time