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 2 слични објави

Пребарај: #moonbeam

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

@CryptoM · Post #65360 · 13.04.2026 г., 02:15

🚀 Binance to Suspend Moonbeam Network Transactions for Upgrade According to the announcement from Binance, starting at approximately 2026-04-13 12:00 (UTC), the platform will temporarily suspend deposits and withdrawals of tokens on the Moonbeam (GLMR) network. This suspension is to facilitate a network upgrade aimed at enhancing user experience. The upgrade is scheduled to occur at the block height of 15,190,604, which is expected to be around 2026-04-13 13:00 (UTC). The trading of tokens on the Moonbeam network will remain unaffected during this period. Binance assures users that it will manage all technical requirements related to the upgrade. Once the network is deemed stable post-upgrade, deposits and withdrawals will be reopened without further announcements. Users are advised to stay informed through the project team's updates for more details on the upgrade process. #Binance#Moonbeam#GLMR#Crypto#Blockchain#NetworkUpgrade#DeFi#CryptoNews

TokenPocket

@tokenpocket_channel · Post #653 · 27.06.2023 г., 07:27

🚀Big news! With the support of Debank and Blockin.ai, we're thrilled to unveil the integration of 10 New Chains for DeFi Asset Management on #TokenPocket: #Gnosischain, #Arbitrum, #Klaytn, #Avalanche, #Aurora, #Conflux, #BTT, #Nova, #ZKsync, and #EOS EVM. 💪Combined with our existing support for #ETH, #BSC, #Matic, #OP, #Moonbeam, #Heco, #FTM, #OKTC, and #Harmony, we now support a total of 19 Chains! 📲On your wallet's assets page ➡️DeFi Entrance ➡️manage your #DeFi assets, explore #Staking, #Deposits, #Farming, #Lending, #LiquidityPools, and More — all of these on-chain #DeFibehaviors. 🔥Explore and manage your DeFi Assets seamlessly with the power of 👉TokenPocket. Check it out today! #DeFi#blockchain#tokenpocket