TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #osmo
@coinlegs · Post #9206 · 15.10.2023 г., 12:03
Today's RSI Over Sold&Bought Coins by CoinLegs 💫 #LOOM#BOND#OOKI#FTT#OSMO#QUICK Don't waste your time checking RSI levels for every coin. Let CoinLegs do it for you 🍻 It is free! Try the CoinLegs platform today.
@coinlegs · Post #9707 · 13.01.2024 г., 00:02
🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 13.01.2024 00:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #OSMO | 1.7437 | PP: 82% | LP: 97% #SEI | 0.6791 | PP: 70% | LP: 99% #STX | 1.634 | PP: 68% | LP: 98% #SKL | 0.08865 | PP: 63% | LP: 91% #OM | 0.06588 | PP: 57% | LP: 98% #WNXM | 53.81 | PP: 26% | LP: 92% #CHR | 0.2573 | PP: 25% | LP: 99% #ICP | 12.232 | PP: 20% | LP: 93% #NEXO | 0.893 | PP: 18% | LP: 94% #BNB | 296.6 | PP: 5% | LP: 92% ——————————————————————— Total Predictions: 367 PP > 50%: 12 LP > 50%: 51 PP > 60%: 11 LP > 60%: 38 PP > 70%: 8 LP > 70%: 26 PP > 80%: 3 LP > 80%: 13 PP > 90%: 0 LP > 90%: 10 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability
@coinlegs · Post #10087 · 17.03.2024 г., 07:11
🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 17.03.2024 00:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #TROY | 0.002931 | PP: 99% | LP: 14% #XLM | 0.1292 | PP: 99% | LP: 14% #ZEC | 29.08 | PP: 99% | LP: 14% #QNT | 123.4 | PP: 99% | LP: 15% #PENDLE | 2.5185 | PP: 99% | LP: 16% #SNT | 0.04476 | PP: 99% | LP: 16% #SNX | 3.996 | PP: 99% | LP: 16% #VIB | 0.08893 | PP: 99% | LP: 16% #WING | 9.6 | PP: 99% | LP: 16% #YFI | 8877 | PP: 99% | LP: 16% #POWR | 0.3938 | PP: 99% | LP: 17% #PYR | 7.716 | PP: 99% | LP: 17% #SCRT | 0.6228 | PP: 99% | LP: 17% #SXP | 0.4379 | PP: 99% | LP: 17% #TIA | 13.75 | PP: 99% | LP: 17% #TWT | 1.3507 | PP: 99% | LP: 17% #UMA | 4.015 | PP: 99% | LP: 17% #PROS | 0.5068 | PP: 99% | LP: 18% #PUNDIX | 0.6027 | PP: 99% | LP: 18% #WAXP | 0.07902 | PP: 99% | LP: 18% #VET | 0.04046 | PP: 99% | LP: 20% #VTHO | 0.003851 | PP: 99% | LP: 20% #RDNT | 0.3406 | PP: 99% | LP: 23% #SC | 0.009372 | PP: 99% | LP: 24% #WOO | 0.4561 | PP: 99% | LP: 24% #WRX | 0.2741 | PP: 99% | LP: 26% #USTC | 0.02857411 | PP: 99% | LP: 30% #T | 0.03411 | PP: 99% | LP: 31% #UNFI | 7.656 | PP: 98% | LP: 13% #VGX | 0.1251 | PP: 98% | LP: 13% #SFP | 0.708 | PP: 98% | LP: 14% #ONG | 0.3793 | PP: 98% | LP: 16% #PORTO | 2.738 | PP: 98% | LP: 16% #RPL | 29 | PP: 98% | LP: 16% #SKL | 0.08973 | PP: 98% | LP: 17% #WAN | 0.2703 | PP: 98% | LP: 17% #PEOPLE | 0.04006 | PP: 98% | LP: 18% #XTZ | 1.291 | PP: 98% | LP: 18% #OSMO | 1.3818 | PP: 98% | LP: 19% #ONT | 0.3293 | PP: 98% | LP: 20% #PERP | 1.53711 | PP: 98% | LP: 20% #POLYX | 0.2222 | PP: 98% | LP: 20% #QKC | 0.013515 | PP: 98% | LP: 20% #RAD | 2.355 | PP: 98% | LP: 20% #REQ | 0.1284 | PP: 98% | LP: 20% #SAND | 0.6274 | PP: 98% | LP: 20% #TRU | 0.07445 | PP: 98% | LP: 20% #UTK | 0.1067 | PP: 98% | LP: 20% #VOXEL | 0.3238 | PP: 98% | LP: 20% #XRP | 0.6031 | PP: 98% | LP: 20% ... ——————————————————————— Total Predictions: 371 PP > 50%: 370 LP > 50%: 54 PP > 60%: 370 LP > 60%: 31 PP > 70%: 364 LP > 70%: 16 PP > 80%: 257 LP > 80%: 3 PP > 90%: 138 LP > 90%: 0 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability