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 3 слични објави

Пребарај: #leveragedposition

当前筛选 #leveragedposition清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64988 · 10.04.2026 г., 12:58

🚀 Hyperliquid Platform Whale Holdings Reach $3.721 Billion, Data Shows Hyperliquid platform whales currently hold positions valued at $3.721 billion, according to ChainCatcher. Data from Coinglass reveals that long positions account for $1.902 billion, representing 51.13% of the total holdings, while short positions amount to $1.818 billion, making up 48.87%. The long positions have incurred a loss of $6.8165 million, whereas the short positions have gained $17.7438 million. Notably, a whale address identified as 0xa5b0..41 has engaged in a 15x leveraged long position on ETH at a price of $2,148.7, currently showing an unrealized profit of $2.6246 million. #Hyperliquid#WhaleHoldings#ChainCatcher#Coinglass#LongPositions#ShortPositions#ETH#LeveragedPosition#Crypto#UnrealizedProfit

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65374 · 13.04.2026 г., 03:00

🚀 Hyperithm's Oil Short Positions Experience Rapid Losses Analyst @ai_9684xtpa posted on X that Hyperithm's oil short positions have seen significant changes in just one day. Initially, these positions had a floating profit of $5.886 million, but they have now turned into a floating loss of $2.1 million. The CL short position, valued at $37.88 million, was opened at a price of $95.211 and currently has a floating loss of $1.402 million. Meanwhile, the BRENTOIL short position, valued at $35.17 million, was opened at a price of $95.986 and is experiencing a floating loss of $620 thousand. Currently, the address holds the largest leveraged position in Hyperliquid BRENTOIL and the third-largest leveraged position in CL. #Hyperithm#oil#shortpositions#floatingloss#CL#BRENTOIL#leveragedposition#Hyperliquid#analyst

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65184 · 11.04.2026 г., 16:56

🚀 Hyperliquid Whale Positions Reach $3.905 Billion Hyperliquid platform's whale positions have reached a total of $3.905 billion, according to ChainCatcher. Data from Coinglass reveals that long positions account for $1.992 billion, representing 51.01% of the total, while short positions amount to $1.913 billion, making up 48.99%. The profit and loss for long positions stands at $29.0862 million, whereas short positions show a loss of $13.7305 million. Notably, a whale address, 0xa5b0..41, has engaged in a 15x leveraged long position on ETH at a price of $2,148.7, currently showing an unrealized profit of $6.6987 million. #Hyperliquid#WhalePositions#Billion#ChainCatcher#Coinglass#LongPositions#ShortPositions#ETH#LeveragedPosition#ProfitLoss