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: #jpm

当前筛选 #jpm清除筛选
以太坊区块链新闻| ETH 以太币圈热瓜

@ethereumglobalnews · Post #1589 · 20.12.2025 г., 05:00

📈 RWA: JPMorgan launched “MONY” on Ethereum, reinforcing ETH’s lead. #Sentora 數據:主打 美國國債+全額抵押回購(repo) 的 RWA 基金。 #以太坊#RWA#ETH#JPM ——— 目前 Ethereum 在 RWA TVL 上已明顯領先其他公鏈,此舉預計將在短期內進一步拉開差距。 ➡️ 機構級 RWA 正持續向 ETH 集中。 👇Tips👇Likes 🖲️Search👆

Era Media

@analyticsusarussiamarkets · Post #16951 · 15.04.2026 г., 13:35

Крупные банки США зафиксировали рекордную выручку в Q1 ♦️JPMorgan Chase сообщил о торговой выручке на уровне 11,6 млрд долл и общей выручке 49,8 млрд долл, чистая прибыль — 16,5 млрд. ♦️Citigroup зафиксировала рекорд за десятилетие квартальную выручку 24,6 млрд долл и рост чистой прибыли на 42%, а торговля и доход по фиксированному доходу показывают прирост. ♦️Goldman Sachs отчитался о чистой прибыли 5,63 млрд и выручке 17,23 млрд долл, торговля акциями — рост на 27% год к году. #JPM#C#GS Сайт | Бот | Invest Era

Hashtags