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 24 слични објави

Пребарај: #ont

当前筛选 #ont清除筛选
Coin Sonar

@CoinSonar · Post #243936 · 18.04.2026 г., 02:52

#ONT | Volume spike (USDT PAIR) 9 times the average volume 1.17M USDT traded in 15 min └Buying vol: 692.98K USDT 🟢 Boost score: 2/10 24h Vol: 11.63M USDT (Binance) Price: 0.0929 (-14.1% in 24h)

Hashtags

Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #28367 · 05.01.2025 г., 13:18

#ONT/USDT analysis : #ONT has successfully broken out and is currently testing a previously respected resistance zone. The price has rebounded from this zone, and it is expected to resume its upward momentum, aiming to test previous highs. TF : 1D Entry : $0.2595 Target : $0.3900 SL : $0.2050

Hashtags

Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #27770 · 28.07.2024 г., 16:54

#ONT/USDT analysis - #ONT be in downtrend trading below 200ema. After a corrective pullback, price retraced to 200ema and getting rejected. It is expected to drop from current level and test previous lows. TF : 4H Entry : $0.2013 Target : $0.1597 SL : $0.2125

Hashtags

American Crypto©

@americancryptotrading · Post #27278 · 12.06.2025 г., 10:04

🇺🇸#ONT/USDT is trading below the descendingresistance on the daily timeframe👀 A breakout is on the way🚀 American Crypto©

Hashtags

Crypto GALAXY

@crypto_galaxy_signals · Post #1283 · 13.04.2024 г., 12:06

Coin: #ONT/USDT Direction: Long Leverage: 20x - Cross ----------------------------------- TAKE-PROFIT: 1 - 0,32298 ✔️ 2 - 0,32697 ✔️ 3 - 0,33495 ✔️ 4 - 0,35090 ✔️ 5 - 0,38280 ✔️ 6 - 0,41470 ✔️ 7 - 0,44660 ✔️ 8 - 0,47850 ✔️ ✨ All TP Targets achieved 🔥Profit: 1000.00%🔥 💬Contact & VIP Support

Hashtags

12
ПретходнаСтраница 1 од 2Следна