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: #sgx

当前筛选 #sgx清除筛选
Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4352 · 10.03.2025 г., 13:00

Singapore Exchange Launches Bitcoin Futures 🔵 The Singapore Exchange (SGX) will launch perpetual Bitcoin futures by H2 2025, marking the first such product on a traditional Asian stock exchange. This move aims to attract major institutional players to the cryptocurrency market, expanding access and trading opportunities. 🔗 Read more: Bloomberg #Bitcoin#Crypto#SGX#Futures#Investment#Asia#Finance#Trading#Blockchain#DigitalAssets#Market#Institutional#PerpetualFutures#CryptoMarket

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64653 · 09.04.2026 г., 12:36

🚀 Pyth Launches Data Marketplace with Support from Major Financial Institutions Pyth has announced the official launch of its Pyth Data Marketplace, backed by six major financial institutions. According to Odaily, the participating entities include Euronext, Exchange Data International, Fidelity Investments, OTC Markets Group, SGX's FX data business, and Tradeweb. These institutions previously distributed data primarily through traditional data suppliers and proprietary terminals. The Pyth Data Marketplace enables institutions to distribute various proprietary data, such as macroeconomic indicators, OTC pricing, and foreign exchange benchmarks, while retaining ownership, pricing rights, and attribution. #Pyth#DataMarketplace#FinancialInstitutions#MacroeconomicIndicators#OTCpricing#FXbenchmarks#Euronext#FidelityInvestments#SGX#Tradeweb#PYTH

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65144 · 11.04.2026 г., 12:05

🚀 Pyth Launches Data Marketplace with Support from Major Financial Institutions On April 11, Pyth announced the official launch of its Pyth Data Marketplace. According to BlockBeats, the marketplace has gained the backing of six major financial institutions as data providers. These institutions include Euronext, Exchange Data International, Fidelity Investments, OTC Markets Group, SGX's FX data business, and Tradeweb. Previously, these organizations primarily distributed data through traditional suppliers and proprietary terminals. The Pyth Data Marketplace allows institutions to distribute proprietary data, such as macroeconomic indicators, over-the-counter pricing, and foreign exchange benchmarks, while retaining ownership, pricing rights, and attribution. #Pyth#DataMarketplace#FinancialInstitutions#Euronext#FidelityInvestments#OTCMarketsGroup#SGX#Tradeweb#MacroeconomicIndicators#ForeignExchange#OTCpricing#PYTH