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: #recon

当前筛选 #recon清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15456 · 31.01.2026 г., 16:30

#typescript#investigation#osint#python#recon Flowsint is a free, open-source tool for OSINT investigations that visualizes data like domains, IPs, emails, phones, crypto wallets, and websites as interactive graphs to spot hidden links fast. Install easily with Docker and Make via git clone and "make prod," then run locally at localhost:5173 for full privacy—all data stays on your machine. With 30+ auto-enrichers (e.g., subdomain scans, WHOIS, breach checks), it chains tasks to automate deep recon, saving hours on manual work and revealing patterns for cybersecurity, journalism, or fraud probes ethically. https://github.com/reconurge/flowsint

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15103 · 30.08.2025 г., 11:30

#python#blueteam#discovery#emails#information_gathering#osint#python#recon#reconnaissance#redteam#subdomain_enumeration theHarvester is a free, easy-to-use tool that helps you gather public information about a domain, such as emails, subdomains, IPs, and URLs, from many online sources like search engines and databases. It is useful during security testing to understand a company’s external exposure and find potential vulnerabilities. You can run it with Python and it supports features like DNS brute forcing and taking screenshots of found subdomains. Using theHarvester helps you quickly collect valuable data for cybersecurity assessments, making your research more efficient and thorough. https://github.com/laramies/theHarvester