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 1 слични објави

Пребарај: #tradecrypto

当前筛选 #tradecrypto清除筛选

⚡️Storm Trade and 🏳️FIVA: fixed income on yourSLP A simplified mode for working with FIVA and Storm $SLP has appeared. Now you can invest USDT or TON and receive a fixed rate without delving into the technical details of the protocol. How to start? 1. Open the simplified mode 2. Deposit $USDT or $TON. 3. In the list of income sources, select ⚡️Storm Trade. 4. Confirm the operation. FIVA will automatically convert the deposit into $SLP tokens and lock in the fixed coupon. How income is generated: ✅ Lending platforms: borrowers pay interest. ✅ Trading venues: traders pay fees for transactions. ✅ TON staking: validators receive rewards for securing the network. ✅ Algorithmic strategies: services like Torch or Ethena generate income from market imbalances. ✅FIVA aggregates these streams and distributes them among depositors. All fund movements can be tracked on the TON blockchain. 👍Advantages: ⚫️ The fixed rate is locked in when funds are deposited — convenient for income planning. ⚫️ Telegram interface: no separate wallets or browser extensions required. ⚫️ Automatic diversification: funds are distributed among verified protocol platforms. ⚫️ On-chain transparency: transactions are available for verification at any time. You can learn more about working with fixed income in theFIVA documentation. If you need predictable income on USDT or TON in the TON ecosystem, the simplified FIVA mode with the choice of Storm Trade can be one of the options. #StormTrade#FIVA#DeFi#Web3#CryptoNews#TradeCrypto