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 3 слични објави

Пребарај: #quant

当前筛选 #quant清除筛选
Fundstrat Global Advisors

@fundstrat_ru · Post #22 · 26.05.2022 г., 17:35

Комментарий квантора — Адам Гулд, CFA Подъем "сток-пикеров" — Хотя в 2022 году рынок испытывал трудности, условия для выбора акций были благоприятными. — Исторически сложилось так, что когда "стоимость" превосходит "рост", большее количество акций превосходит общий эталонный показатель. Такая обстановка создает благоприятные условия для выбора акций. — Акции также движутся независимо друг от друга. Мы предлагаем два показателя для оценки степени независимости акций, оба из которых указывают на то, что показатели акций в значительной степени определяются идиосинкразическими (специфическими для акций) факторами. — Пока что в 2022 году инвесторы используют ожидания руководства для различения акций. Во время сезона прибыли в первом квартале компании, побившие свои оценки, получили исторически большую премию по сравнению с компаниями, которые не получили прибыли. #quant Полная версия данного исследования доступна здесь

Hashtags

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3979 · 25.01.2025 г., 07:00

Bitcoin Holdings Shift to Large Investors CryptoQuant analysts reveal that since Trump's election, large investors have increased Bitcoin holdings from 16.2M to 16.4M BTC, while smaller investors reduced their assets from 1.75M to 1.69M BTC. Notably, January 24 saw Bitcoin spot ETF net inflows of $518 million, marking seven consecutive days of inflow, with Fidelity ETF leading at $186 million. Total net assets in Bitcoin spot ETFs now stand at $123.058 billion. #Bitcoin#ETF#Crypto#Investors#Finance#Market#Trends#Assets#Fidelity#SpotETF#Trading#Solana#AllianceDAO#Clout#Dapps#Technology#Innovation#News#Analytics#Quant

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14739 · 23.05.2025 г., 12:00

#c_lang#ctp#ctpapi#futures#options#quant#simnow#stock#tora#trader#tts#xtp openctp is a powerful open-source trading platform compatible with many Chinese securities and futures trading systems, offering both real and simulated trading environments for futures, options, stocks, funds, and bonds across domestic and global markets like A-shares, Hong Kong, and US stocks. It provides easy access to CTPAPI through Python and other programming languages, plus user-friendly trading clients with graphical and command-line interfaces. You can register free simulation accounts instantly via WeChat, enabling you to practice and test trading strategies in real-time or 24/7 environments. It also offers training, development support, and a monitoring platform for multiple trading systems, helping you learn, develop, and trade efficiently with low costs and broad market access. This benefits you by giving a flexible, comprehensive, and cost-effective way to develop, test, and execute trading strategies across many markets with strong community and technical support. https://github.com/openctp/openctp