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 6 слични објави

Пребарај: #momentum

当前筛选 #momentum清除筛选
Crypto Drop Club

@drop_cryptogo · Post #1866 · 18.06.2025 г., 18:41

🗣#Momentum: One Last Push Before TGE Momentum is launching the WAGMI phase — a 12-week trading campaign that leads directly to TGE. What you need to know: 🟠 12 weeks of rewards 🟠 Add liquidity and earn multiplier points 🟠 Incentivized pools give up to 1.5x rewards ✔ Start here 🟠 Only these pools give the max multiplier — standard ones stay at 1x. 🟠 Don’t miss the final stretch before the token drops. ☝️ Start trading on Bybit Crypto Drop Club 👉 SUBSCRIBE

Hashtags

以太坊区块链新闻| ETH 以太币圈热瓜

@ethereumglobalnews · Post #1848 · 19.01.2026 г., 05:28

🪙📊ETH closes the gap to its all-time high. 📈 鏈上數據顯示: 以太坊在本週末新增 約 $9B 市值, 總市值重新站上 $400B,距離歷史新高僅剩 約 33% 空間。 #以太坊#MarketCap#Momentum #OnChain#Crypto#Web3 ——— 結構解讀關鍵👇🥇資源搜索群🖲️👆 📊 價格結構方面: • 高點與低點同步上移,趨勢結構保持完整 • 突破後進入 健康盤整,非派發形態 • 市值回收 $400B 為中期關鍵強勢信號 ⚡️ Insight: ETH 已不再是反彈行情,而是 趨勢延續段。 在資金從 BTC 輪動至主流資產的背景下,ETH 仍是下一輪擴張行情的 首要 Beta 標的。 👇⭐️👇 🤣 留言分享觀點 🥲👇

以太坊区块链新闻| ETH 以太币圈热瓜

@ethereumglobalnews · Post #1708 · 03.01.2026 г., 07:28

📊 24h Price Gain Leaders 根據 Santiment 的數據,加密貨幣 24 小時內價格漲幅最大的是: 👋#PEPE +25% 🟡#SUI +14% 🙂#DOGE +13% 💰#ETH +2.5% (回升至约 $3,100) 分析 👇 📌 Previous move: PEPE 曾有 +31% 的单日涨幅 作为参考。 #Santiment#Altcoins #Momentum#以太坊#加密货币 ⚡️ 问题来了,群組留言告诉我 👇 让你赚最多的是哪个山寨币?

Ultimora.net - POLITICS

@ultimoraPOLITICS · Post #39333 · 13.05.2022 г., 11:31

#Sondaggi#Ungheria Sondaggio di Republikon: #Fidesz-#KDNP|NI|EPP: 60% #Momentum|RE: 8% #DK|S&D: 7% #MiHazánk|Estrema destra: 7% #MKKP|Satirici: 6% #Jobbik|NI: 3% #MMM|Centro-destra: 3% #MSZP|S&D: 2% #Párbeszéd|G/EFA: 1% #LMP|G/EFA: 1% Data rilevazione: 26-30 aprile Intervistati: 1000 @UltimoraPolitics