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 5 слични објави

Пребарај: #mbl

当前筛选 #mbl清除筛选
Coin Sonar

@CoinSonar · Post #244059 · 18.04.2026 г., 08:04

#MBL | Volume spike (USDT PAIR) 19 times the average volume 128.62K USDT traded in 15 min └Buying vol: 76.93K USDT 🟢 Boost score: 4/10 24h Vol: 626.64K USDT (Binance) Price: 0.001023 (-0.4% in 24h)

Hashtags

Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #28027 · 17.10.2024 г., 06:04

#MBL/USDT analysis : #MBL is currently consolidating above the support zone. The price is expected to test this zone again before moving towards the swing high. It is recommended to wait for a pullback to enter a long position. TF : 1D Entry : $0.002672 Target : $0.003095 SL : $0.002527

Hashtags

Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #27934 · 15.09.2024 г., 03:24

#MBL/USDT analysis : #MBL is in an uptrend, forming higher highs (HHs) and higher lows (HLs) above the 200 EMA. The price has recently bounced back from a support zone after retracement to it. It is expected that the price will sustain its bullish momentum and test the previous swing high. TF : 1H Entry : $0.00256 Target : $0.00265 SL : $0.00251

Hashtags

Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #27795 · 05.08.2024 г., 08:05

#MBL/USDT analysis : #MBL is in a downtrend, trading below the 200 EMA. The price is expected to experience a pullback and will continue its downward momentum. Wait for the price to reject from the resistance zone for short entry. TF : 15min Entry : $0.00211 Target : $0.00190 SL : $0.00220

Hashtags

Coinlegs Cryptocurrency Signals

@coinlegs · Post #9632 · 01.01.2024 г., 12:15

Falling wedges detected on #KMD & #MBL by CoinLegs algorithm 📉 Bullish reversal ahead? Now imagine never missing this unique combo setup or dozens of other patterns again 💫 Our platform tracks every asset, all timeframes so you get alerts first 🛎️ www.coinlegs.com

Hashtags