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: #mvrv

当前筛选 #mvrv清除筛选
Crypto Australia🇭🇲🇭🇲

@CryptoAustralia · Post #15801 · 13.02.2024 г., 10:21

We can use Short-Term Holder MVRV to monitor the unrealized profit or loss of new market participants. Comparing the STH cost-basis to the spot price reveals the pressure they face to sell at a loss or take profit. #MVRV is already above the 1.0 Mark, which shows strong bullishness in the market and #MVRV tested the Moving Average as Resistance already, and more momentum yet to come if it crosses the 155D Moving Average with MVRV By Crypto Australia

Hashtags

Crypto Australia🇭🇲🇭🇲

@CryptoAustralia · Post #15790 · 12.02.2024 г., 13:02

#MVRV started flipping bullish as #MVRV Ratio flipping above the 1Y MRVR Moving Average. Historically, we've seen this indicating some good mid-term and long-term trends successfully, so this could be another indication to us. By Crypto Australia

Hashtags

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65021 · 10.04.2026 г., 14:11

🚀 Bitcoin's Potential Bear-Market 'Iron Bottom' Predicted by Analyst A CryptoQuant analyst has projected that Bitcoin might establish a bear-market 'iron bottom' within the $55,000–$60,000 range by the end of 2026. According to NS3.AI, this prediction is grounded in on-chain indicators, notably the MVRV Z-score, which has moderated but remains above negative levels. #Bitcoin#Crypto#BearMarket#CryptoAnalysis#MVRV#OnChainData#CryptoPredictions#BTC

🤣 以太區塊鏈新聞 🗓 2025-10-14 EthereumGlobalNews 💵#鏈上數據觀察 📊【 #BTC穩站135日均線,鏈上指標顯示投機降溫、結構穩固 】同時 #MVRV回落至 1.0 附近,顯示市場正從過度投機中冷卻,但整體結構依然穩健。 #技術走勢#BTC趨勢觀察#市場情緒#區塊鏈數據

以太坊区块链新闻| ETH 以太币圈热瓜

@ethereumglobalnews · Post #1050 · 18.10.2025 г., 12:58

#Santiment:主流币种 #MVRV 转为负值,显示潜在抄底时机浮现 —————————————————— 🔻 各資產的 30 日平均回報如下: • #BTC:-5.8% • #ETH:-8.4% • #XRP:-15.3% —————————————————— #鏈上情緒分析#數據回調#逢低買入訊號 🤣 以太區塊鏈新聞 🗓 2025-10-18 EthereumGlobalNews 💵#鏈上數據分析