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 1 слични објави

Пребарај: #memeficoin

当前筛选 #memeficoin清除筛选
Mirracoin Новости

@MirraChannel · Post #151 · 17.06.2024 г., 08:22

#TapToEarn#Notcoin#HamsterKombat#Blum#MemeFi#ZAVOD Что такое Tap-To-Earn? Tap-To-Earn - новое явление в мире Web3. С начала 2024 года игры в мессенджере Telegram, получившие название «кликеры» или «тапалки», стали настоящим трендом. Простейшая механика «майнинга» внутриигровой валюты за простые действия и возможность в перспективе продать ее 🤑 после листинга на криптобиржах быстро привлекла огромную аудиторию. Дебют токена #NOT игры #Notcoin дал пользователям реализовать "заработанные" токены, а игрокам таких приложений ещё большую мотивацию ✌️. 🐹 Это безусловно отразилось на популярности игры #HamsterKombat и приложения криптобиржи #Blum, в которую аудитория привлекается через простую внутреннюю игру. В канале @hamster_kombat в Telegram более 37 млн подписчиков, в канале @blumcrypto — более 12 млн. Оба входят в топ-5 крупнейших Telegram-каналов в мире ❗️. ✔️Преимущества • Простота: Легко начать без специальных знаний. • Доступность: Подходит для всех. • Увлекательность: Превращает заработок в игру. ❌Риски • Низкий доход: Заработки могут быть минимальными. • Время и усилия: Выполнение задач занимает много времени. • Мошенничество: Риск наткнуться на недобросовестные проекты. • Колебания рынка: Ценность заработанной криптовалюты может сильно меняться. 🔥Перспективные проекты #Blum - это гибридная биржа в Telegram. Фарм токенов и игра, в которой токены можно «ловить». #MemeFiCoin - интересный и понятный кликер, в котором можно фармить токены MEMEFI без усилий. #HamsterKombat - нашумевшая игра, классическая «тапалка» (25к бонусов аккаунтам с Telegram Premium, 2к без). #ZAVOD - свежий проект, на который уже возлагают немало надежд инфлюенсеры из криптоиндустрии. Приятный интерфейс, понятная механика. @MirraChannel😎