@americancryptotrading · Post #27055 · 19.11.2024 г., 19:29
🇺🇸#GFT/USDT is retesting the supportzone on 3D timeframe🔍 Preparing for bounce✈️ American Crypto©
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #60 · 31 мар.
Вторая по частоте future-функция, которую я использовал, это абсолютный импорт from __future__ import absolute_import Что она делает? Изменения, которые вносит эта инъекция описаны в PEP328 Покажу простой пример. Допустим, есть такой пакет: /my_package /__init__.py /main.py /string.py Смотрим код в my_package/main.py # main.py import string Простой пример готов) Вопрос в том, какой модуль импортируется в данном случае? Есть два варианта: 1. модуль в моём пакете my_package.string 2. стандартный модуль string И вот тут вступает в дело приоритет импортов. В Python2 порядок следующий: помимо иных источников, раньше ищется модуль внутри текущего пакета, а потом в стандартных библиотеках. Таким образом мы импортнём my_package.string. Но в Python3 это поведение изменилось. Если мы указываем просто имя пакета, то ищется именно такой модуль, игнорируя имена в текущем пакете. Если мы хотим импортнуть именно подмодуль из нашего пакета то, мы должны теперь явно это указывать. from my_package import string или относительный импорт, но с указанием пути относительно текущего модуля main from . import string Еще одной неоднозначностью меньше 😎 Подробней про импорты здесь: https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html #2to3#pep#basic
Пребарај: #gft
@americancryptotrading · Post #27055 · 19.11.2024 г., 19:29
🇺🇸#GFT/USDT is retesting the supportzone on 3D timeframe🔍 Preparing for bounce✈️ American Crypto©
Hashtags
@michaelvandepoppeanalyst · Post #3958 · 24.06.2024 г., 14:39
#GFT Close 1/4 Position✅ Profit: +117% 🚀🚀🚀🚀
Hashtags
@michaelvandepoppeanalyst · Post #4160 · 09.07.2024 г., 12:28
#BABYDOGE +247%🔥 #ENJ +313%⚡️ #GFT +175%💥 #SOL +234%🚀 Premium VIP Signal
@coinlegs · Post #9696 · 09.01.2024 г., 06:21
🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 09.01.2024 06:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #NFP | 0.58321 | PP: 92% | LP: 9% #FIRO | 1.585 | PP: 90% | LP: 0% #GFT | 0.02027 | PP: 87% | LP: 100% #JTO | 1.7112 | PP: 86% | LP: 100% #NTRN | 1.5177 | PP: 78% | LP: 100% #ORDI | 74.726 | PP: 77% | LP: 100% #TIA | 15.578 | PP: 77% | LP: 100% #VANRY | 0.05837 | PP: 74% | LP: 96% #IQ | 0.00531 | PP: 66% | LP: 100% #MEME | 0.023135 | PP: 64% | LP: 90% #ACE | 8.2438 | PP: 28% | LP: 91% #ARK | 0.7136 | PP: 23% | LP: 91% ——————————————————————— Total Predictions: 366 PP > 50%: 328 LP > 50%: 18 PP > 60%: 202 LP > 60%: 17 PP > 70%: 54 LP > 70%: 16 PP > 80%: 36 LP > 80%: 16 PP > 90%: 1 LP > 90%: 9 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability