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

Hashtags

#define #tricks

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #profitloss

当前筛选 #profitloss清除筛选

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64871 · 10.04.2026 г., 06:00

Најди слично Погледај

🚀 Cryptocurrency Analyst Reports Significant Gains and Losses in BTC and ETH Positions Analyst @ai_9684xtpa posted on X about the latest updates on cryptocurrency positions, highlighting substantial financial movements. A user, @Jason60704294, shared in the comments section that they have set ten major goals and updated their current positions, showing a floating profit of $644,000. In the Bitcoin (BTC) short position, the user holds 2,567.49 BTC with an opening price of $71,554.61, currently experiencing a floating loss of $1.374 million. Meanwhile, the Ethereum (ETH) short position consists of 38,465.22 ETH, opened at a price of $2,248.74, resulting in a floating profit of $2.018 million. The discussion reflects the volatile nature of cryptocurrency trading, where significant gains and losses can occur based on market fluctuations. Traders often set strategic goals and adjust their positions accordingly to navigate the unpredictable market landscape. #Cryptocurrency#BTC#ETH#Bitcoin#Ethereum#Trading#ProfitLoss#MarketFluctuations#ShortPosition#FloatingProfit#FloatingLoss#CryptoAnalysis

Hashtags

#cryptocurrency #btc #eth #bitcoin #ethereum #trading #profitloss #marketfluctuations #shortposition #floatingprofit #floatingloss #cryptoanalysis

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4197 · 20.02.2025 г., 07:00

Најди слично Погледај

AI Infrastructure Opportunities Emerging! New potential for large-scale AI infrastructure projects! 🤖🔗 While fears of AI replacing humans persist, the reality shows a need for collaboration. Specialized platforms are essential for this interaction. Check out inspirations for creating your own platform here. Additionally, Nansen analysts report that 15,431 wallets experienced significant profit/loss on LIBRA: 86% lost $251M, while a few gained $180M. Recent crypto updates: BTC ETF outflow: $64M, ETH ETF inflow: $19M. During the last 24 hours, 74K traders were liquidated, totaling $139M. Largest liquidation: ETH/USDT at $2M on Binance. #AI#Crypto#VC#Blockchain#Investment#Finance#Tech#DataScience#MarketTrends#Nansen#Wallets#LIBRA#BTC#ETH#Liquidation#ETFs#ProfitLoss#Infrastructure#Innovation#DigitalEconomy#Trading

Hashtags

#ai #crypto #vc #blockchain #investment #finance #tech #datascience #markettrends #nansen #wallets #libra #btc #eth #liquidation #etfs #profitloss #infrastructure #innovation #digitaleconomy #trading

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65184 · 11.04.2026 г., 16:56

Најди слично Погледај

🚀 Hyperliquid Whale Positions Reach $3.905 Billion Hyperliquid platform's whale positions have reached a total of $3.905 billion, according to ChainCatcher. Data from Coinglass reveals that long positions account for $1.992 billion, representing 51.01% of the total, while short positions amount to $1.913 billion, making up 48.99%. The profit and loss for long positions stands at $29.0862 million, whereas short positions show a loss of $13.7305 million. Notably, a whale address, 0xa5b0..41, has engaged in a 15x leveraged long position on ETH at a price of $2,148.7, currently showing an unrealized profit of $6.6987 million. #Hyperliquid#WhalePositions#Billion#ChainCatcher#Coinglass#LongPositions#ShortPositions#ETH#LeveragedPosition#ProfitLoss

Hashtags

#hyperliquid #whalepositions #billion #chaincatcher #coinglass #longpositions #shortpositions #eth #leveragedposition #profitloss