TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #strax
@proanalysistrader · Post #28412 · 23.01.2025 г., 13:18
#STRAX/USDT analysis : #STRAX is currently in an uptrend, forming higher highs (HHs) and higher lows (HLs). The price is currently in a correction phase, retracing to test previously respected support zone. It is advisable to wait for the price to retest this zone for a long entry, as higher targets are likely to be achieved. TF : 1D Entry : $0.06163 Target : $0.09200 SL : $0.05174
Hashtags
@proanalysistrader · Post #27961 · 25.09.2024 г., 15:10
#STRAX/USDT analysis : #STRAX is presently in an uptrend, creating higher highs (HHs) and higher lows (HLs) above the 200 Exponential Moving Average (200EMA). The price is expected to continue its bullish momentum and soon test previous swing high. TF : 30min Entry : $0.05323 Target : $0.05666 SL : $0.05125
Hashtags
@sublimetraders · Post #2312 · 14.03.2024 г., 04:11
Binance Futures, ByBit USDT, KuCoin Futures #STRAX/USDT Take-Profit target 2 ✅ Profit: 8.796% 📈 Period: 2 Days 8 Hours 14 Minutes ⏰
Hashtags
@sublimetraders · Post #2308 · 11.03.2024 г., 20:47
Binance Futures, ByBit USDT, KuCoin Futures #STRAX/USDT Take-Profit target 1 ✅ Profit: 3.8677% 📈 Period: 1 Hours 38 Minutes ⏰
Hashtags
@cryptoarsenal · Post #62282 · 05.04.2026 г., 10:38
🎰#STRAX buying 🔫 100K USDT in 5 min (31%) on Binance P: 0,01543 ⬆️ (14,13%) Vol 24h: 422K USDT Last 19 d ago #CEXTrack
@coinlegs · Post #9211 · 16.10.2023 г., 06:02
Weekly RSI Detections by CoinLegs 🪙 If you are a long term trader, this post is just for you. We sorted all the coins by RSI weekly values. #STRAX#STPT#MKR#SUI#CAKE#PEPE We have bunch of useful tools on CoinLegs platform. Join us!
@coinlegs · Post #9668 · 06.01.2024 г., 08:05
🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 06.01.2024 08:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #SC | 0.00745 | PP: 100% | LP: 0% #SEI | 0.679 | PP: 100% | LP: 0% #SFP | 0.6866 | PP: 100% | LP: 0% #SHIB | 0.0000095 | PP: 100% | LP: 0% #SKL | 0.07887 | PP: 100% | LP: 0% #SLP | 0.002951 | PP: 100% | LP: 0% #SUPER | 0.5425 | PP: 100% | LP: 0% #THETA | 1.087 | PP: 100% | LP: 0% #TRB | 137.84 | PP: 100% | LP: 0% #TRX | 0.10275 | PP: 100% | LP: 0% #UMA | 1.995 | PP: 100% | LP: 0% #UNFI | 5.867 | PP: 100% | LP: 0% #VIB | 0.0712 | PP: 100% | LP: 0% #SCRT | 0.4394 | PP: 100% | LP: 0% #SXP | 0.3461 | PP: 100% | LP: 1% #SYN | 0.4054 | PP: 100% | LP: 1% #SYS | 0.1248 | PP: 100% | LP: 1% #TFUEL | 0.04529 | PP: 100% | LP: 1% #TKO | 0.2712 | PP: 100% | LP: 1% #TLM | 0.01544 | PP: 100% | LP: 1% #TROY | 0.002296 | PP: 100% | LP: 1% #TRU | 0.05051 | PP: 100% | LP: 1% #TWT | 1.0917 | PP: 100% | LP: 1% #UFT | 0.3549 | PP: 100% | LP: 1% #UNI | 6.137 | PP: 100% | LP: 1% #T | 0.03281 | PP: 100% | LP: 2% #STRAX | 1.224 | PP: 99% | LP: 0% #VET | 0.02952 | PP: 99% | LP: 0% #SUSHI | 1.055 | PP: 99% | LP: 1% #SUI | 0.8495 | PP: 99% | LP: 2% #SUN | 0.00788 | PP: 99% | LP: 2% #USTC | 0.02651444 | PP: 98% | LP: 0% #VOXEL | 0.238 | PP: 98% | LP: 0% #VTHO | 0.002246 | PP: 98% | LP: 0% #WBTC | 43611.94 | PP: 98% | LP: 0% #XNO | 1.123 | PP: 98% | LP: 0% #XVS | 11.76 | PP: 98% | LP: 0% #RUNE | 4.844 | PP: 98% | LP: 0% #RVN | 0.01938 | PP: 98% | LP: 1% #STX | 1.4889 | PP: 97% | LP: 0% #UTK | 0.0707 | PP: 97% | LP: 0% #YGG | 0.4641 | PP: 97% | LP: 0% #SAND | 0.4858 | PP: 97% | LP: 0% #VITE | 0.01781 | PP: 97% | LP: 1% #WAN | 0.2278 | PP: 97% | LP: 1% #VIDT | 0.02808 | PP: 97% | LP: 2% #WING | 9.45 | PP: 96% | LP: 0% #WNXM | 47.48 | PP: 96% | LP: 0% #XRP | 0.5643 | PP: 96% | LP: 0% #YFI | 7199 | PP: 96% | LP: 0% #ROSE | 0.1168 | PP: 96% | LP: 0% ... ——————————————————————— Total Predictions: 365 PP > 50%: 75 LP > 50%: 0 PP > 60%: 75 LP > 60%: 0 PP > 70%: 75 LP > 70%: 0 PP > 80%: 73 LP > 80%: 0 PP > 90%: 70 LP > 90%: 0 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability