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: #pricetargets

当前筛选 #pricetargets清除筛选
Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4078 · 05.02.2025 г., 22:00

Massive Crypto Transfers and Bitcoin News 🚨 A staggering 50 billion #HEX ($104 million) moved between unknown wallets. Read more on Whale Alert. ⏳ On another note, Utah will become the first U.S. state to create a Bitcoin Reserve, investing up to 5% of state funds in $BTC and altcoins, potentially setting a precedent nationwide. 📊 Bitcoin's annual volatility is at an all-time low, with superior risk-adjusted returns compared to major asset classes as reported by ARK Invest. Meanwhile, the total Stablecoin supply on Base has surpassed $4B (source). Plus, banks are lobbying for crypto custody opportunities, while over 5,100 #BTC ($497 million) was transferred from #Kraken to an unknown wallet. Ark Invest also confirms Bitcoin's trajectory toward its 2030 price targets. 🌐 #HEX#Bitcoin#BTC#Kraken#Stablecoin#Crypto#Finance#Investments#ARKInvest#DeFi#Utah#Volatility#PriceTargets#WhaleAlert#Custody#CryptoAssets#Onchain#Investing#MarketTrends#Ethereum

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64767 · 09.04.2026 г., 20:52

🚀 Analyst Lance Vitanza Initiates Buy Ratings on Three Treasury Companies Lance Vitanza from TD Cowen has initiated coverage on Nakamoto, SharpLink Gaming, and Strive with Buy ratings. According to NS3.AI, Vitanza has set price targets of $1, $16, and $26 for these companies, respectively. He suggests that these treasury firms have the potential to outperform spot crypto exchange-traded products, provided that cryptocurrency prices recover and the companies continue to increase their token holdings per share. #LanceVitanza#TD Cowen #Nakamoto#SharpLinkGaming#Strive#BuyRating#TreasuryCompanies#Crypto#TokenHoldings#PriceTargets#BTC