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: #xrpledger

当前筛选 #xrpledger清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64888 · 10.04.2026 г., 07:09

🚀 XRP's Quantum Attack Vulnerability Lower Compared to Bitcoin According to NS3.AI, an analysis reveals that approximately 0.03% of XRP's supply has exposed public keys, contrasting with 11%–37% of Bitcoin's supply. This indicates that XRP is relatively less susceptible to quantum attacks. The XRP Ledger offers the ability to replace an account's signing key without necessitating fund transfers, thereby minimizing exposure during security updates. #XRP#QuantumAttack#CryptocurrencySecurity#Bitcoin#Blockchain#NS3AI#XRPLedger#BTC

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64633 · 09.04.2026 г., 12:10

🚀 XRP Gains Legal Clarity as Digital Commodity in the U.S. The U.S. Securities and Exchange Commission (SEC) and the Commodity Futures Trading Commission (CFTC) have jointly established a framework on March 17, 2026, classifying XRP as a digital commodity. According to NS3.AI, this decision places XRP among 16 digital assets with formal legal status under U.S. law. In Japan, XRP is included on the JVCEA Green List, and 20 member exchanges have listed it. Additionally, SBI Remit operates live XRP Ledger corridors for real-time transfers from Japan to Southeast Asian bank accounts. U.S. spot XRP ETFs have surpassed $1.5 billion in assets under management as of early 2026. The upcoming CLARITY Act, anticipated in late April, is expected to further solidify XRP's status as a commodity. #XRP#DigitalCommodity#SEC#CFTC#Cryptocurrency#Blockchain#XRPledger#ETFs#CLARITYAct#Japan#SoutheastAsia#LegalFramework