TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #kamino
@michaelvandepoppeanalyst · Post #4876 · 26.09.2024 г., 13:18
The largest holder of $WIF once again borrowed 2M $USDC from #Kamino to buy 894,854 $WIF at $2.24 1 hour ago! This whale now holds 32.1M $WIF($71M), with a total profit of more than $86M!
Hashtags
@michaelvandepoppeanalyst · Post #4856 · 20.09.2024 г., 05:59
The largest holder of $WIF borrowed 4.5M $USDC from #Kamino to buy 2.55M $WIF at $1.76 again 5 hours ago! This whale now holds 31.2M $WIF($57.4M), with a total profit of more than $74M! This whale spent $226K to buy 19.86M $WIF at only $0.0114 from Dec 13 to Dec 15, 2023, then registered a domain of "binance-insider.sol" and spent 86,738 $SOL($8.92M) to buy 17.23M $WIF in one transaction. Check all his trades on $WIF via the image below. Address: https://solscan.io/account/mmEAfWkuYjE7Za8oPUkUgY5VmWfNs627qw7jedG4dzc#transfers
Hashtags
@CryptoM · Post #64754 · 09.04.2026 г., 19:09
🚀 Kamino Introduces Whitelisted Reserves Following Solana Exploit Kamino has launched Whitelisted Reserves, a smart contract feature designed to restrict lending vault allocations to reserves approved by the protocol. According to NS3.AI, this development comes shortly after the approximately $270 million exploit of the Drift Protocol on Solana. The new feature is now active on all vaults displayed on Kamino's frontend, with withdrawals still dependent on available liquidity. #Kamino#WhitelistedReserves#Solana#Exploit#LendingVaults#NS3AI#DriftProtocol#SmartContract#CryptoSecurity#SOL
@CryptoM · Post #64842 · 10.04.2026 г., 03:34
🚀 Solana's Neutral Trade Responds to Drift Attack Impact Neutral Trade, a quantitative strategy sharing platform within the Solana ecosystem, announced that it is assessing the impact of the Drift attack on its platform and users. According to Foresight News, the team is awaiting further investigation results from Drift. The update includes the suspension and removal of all 'Drift Architecture' vaults from the homepage, although users can still view related positions on the portfolio page. Currently, the homepage only displays the 'Neutral Strategy' proprietary strategy vaults, which are operating normally and have not suffered any losses. The 'Neutral Strategy' vaults have undergone independent audits by Halborn, Offside Labs, and Quantstamp, and are integrated with FORDEFI's enterprise-grade security solutions. Although the NT Earn vaults had Drift position configurations, Neutral's risk engine detected anomalies during the attack and preemptively withdrew funds to Jupiter Lend and Kamino, preventing any losses. Neutral Trade is committed to advancing security upgrades and is considering joining the STRIDE ecosystem security program supported by the Solana Foundation. Previously, Neutral Trade reported a loss of approximately $3.67 million due to the Drift attack. #Solana#NeutralTrade#DriftAttack#CryptoSecurity#DeFi#Blockchain#STRIDE#JupiterLend#Kamino#QuantitativeStrategy#SOL#JUP