Один из самых удобных способов записать данные это использование готовых форматов, такие как JSON или YAML.
Из плюсов такого подхода стоит отметить вот что:
🔸 готовый, повсеместно используемый и поддерживаемый формат
🔸 простой и понятный файл, удобочитаемый для человека
🔸 можно легко редактировать в любом текстовом редакторе без специальных программ и библиотек
Но есть и минусы
🔹 затраты времени при записи файла (кодирование данных в нужный формат строки)
🔹 затраты времени при чтении файла (декодирование данных в Python объекты)
🔹 размер файла увеличивается из-за разметки данных (скобки, запятые, переносы, отступы...)
🔹 перед записью все данные должны быть помещены в память в полном объёме (не всегда)
🔹 при чтении необходимо считать весь файл в память и только потом декодировать данные
Если нужно писать немного данных в несколько файлов, то затраты по времени не ощутимы. Обычно это файлы конфига или какие-либо метаданные. Это отличный вариант под такие задачи.
Есть и другой поход к записи файлов - это бинарные файлы. Используется, когда данных достаточно много и никто их не собирается читать глазками😳.
🔸 очень быстрая запись
🔸 чтение значительно быстрей чем JSON, YAML итд
🔸 размер файла значительно меньше, так как нет разметки
🔸 можно записывать данные по мере поступления не загружая всё в память
🔸 можно извлечь любую часть данных независимо
Из минусов
🔹 нужно определить свой формат записи данных (если не используете готовую спецификацию определённого формата)
🔹 не получится открыть файл и визуально понять что там записано, а для чтения файла потребуется знать его спецификацию.
🔹 не так-то просто создать такой файл без специальной библиотеки
В таком виде удобно записывать большой массив любых однородных данных. Например, мониторинг валютной биржи или кэшированная анимация 3D геометрии.
(Это не означает что нельзя записать данные разного типа, просто это будет не так удобно)
Представьте себе JPG-картинку. По сути это немного мета-информации и большой массив пикселей. Тоже самое со звуком или видео файлом. Поэтому, если вы попробуете открыть картинку в текстовом редакторе вы увидите что-то вроде такого
f15d cd29 a564 4578 ...
09e2 9bc4 a696 1253 ...
84e9 4de1 3b23 c24a ...
2534 5161 28e0 709d ...
...
Это и есть записанные байтики. И для их чтения требуется определённый софт который знает что с ними делать. Под каждый тип файла.
К чему это я? Читайте в следующем посте...
#tricks#basic
#Asynchronous#JavaScript
🛠
Asynchronous Programming in JavaScript
Asynchronous programming is often intimidating, it’s not how we normally consider writing code. This course shows how promises and async/await can help simplify async programming.
Asynchronous programming is often confusing when first learning JavaScript. In this course, Asynchronous Programming in JavaScript,, you’ll gain the ability to handle async programming in JavaScript. First, you’ll explore consuming promises. Next, you’ll discover creating your own promises. Finally, you’ll learn how to use async/await to handle asynchronous programming. When you’re finished with this course, you’ll have the skills and knowledge of JavaScript promises needed to handle asynchronous code.
📅 1/2023
🔗Link
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
https://medium.com/@seashorepartners/python-3-6-has-it-redefined-web-development-233165023a36
Python 3.6 — Has it redefined web development?
#Python 3.6 is the biggest ever release by Python, and it starts its enhancements from where Python 3.5 left. Released in December 2016, the world is going gaga over the new release, as the #enhancements help improve speed and performance of your website without compromising on the quality or, the way you have construed your website.
#Asynchronous Functions
https://docs.python.org/3/library/asyncio.html
#asyncio
#Asynchronous programming is more complex than classical “#sequential” programming: see the Develop with asyncio page which lists common traps and explains how to avoid them. Enable the debug mode during development to detect common issues.
https://github.com/szastupov/aiotg
aiotg
https://travis-ci.org/szastupov/aiotg.svg?branch=master
#Asynchronous#Python#API for building Telegram #bots, featuring:
Easy and declarative API
Hassle-free setup - no need for SSL certificates or static IP
Built-in support for analytics via botan.io
Automatic handling of Telegram API throttling or timeouts
http://sahandsaba.com/understanding-asyncio-node-js-python-3-4.html
I spent this summer working on a #web_platform running on #Node.js. This was the first time I worked full-time with Node.js and one thing that became quite apparent after a few weeks of working with it was that many developers, including myself at the time, lack clarify on exactly how the #asynchronous features of Node.js work, and how they are implemented at a lower level. Since I believe the only way to use a platform efficiently is to have a clear understanding of how it works, I decided to dig deeper. This curiosity also made me start playing around with implementing similar asynchronous features in other languages, in particular Python, it being my go-to language for experimenting and learning. This led me to Python 3.4's asynchronous IO library asyncio in particular, which intersected with my already existing interest in coroutines (see my post on combinatorial generation using coroutines in Python.) This post is about exploring the questions and answers that came up while I was learning more about this subject, which I hope can help clarify and answer some questions for others as well.
http://krondo.com/an-introduction-to-asynchronous-programming-and-twisted/
Twisted Introduction
This multi-part series introduces #Asynchronous Programming and the Twisted networking framework.
#Twisted is an event-driven networking engine written in #Python and licensed under the open source MIT license. Twisted runs on Python 2 and an ever growing subset also works with Python 3.
#network#learn
#signal — Set handlers for #asynchronous events
This module provides mechanisms to use signal handlers in Python.
The signal.signal() function allows to define custom handlers to be executed when a signal is received. A small number of default handlers are installed: #SIGPIPE is ignored (so write errors on pipes and sockets can be reported as ordinary Python exceptions) and #SIGINT is translated into a KeyboardInterrupt exception.
#Asyncio
https://docs.python.org/3.4/library/signal.html
https://pypi.python.org/pypi/uvloop
#uvloop is a fast, drop-in replacement of the built-in #asyncio event loop. uvloop is released under the MIT license.
uvloop and asyncio, combined with the power of async/await in Python 3.5, makes it easier than ever to write high-performance #networking code in Python.
uvloop makes asyncio fast. In fact, it is at least 2x faster than #nodejs, #gevent, as well as any other Python #asynchronous framework. The performance of uvloop-based asyncio is close to that of Go programs.
https://vorpus.org/blog/some-thoughts-on-asynchronous-api-design-in-a-post-asyncawait-world/#websocket-servers
I've recently been exploring the exciting new world of #asynchronous I/O libraries in Python 3 – specifically asyncio and curio. These two libraries make some different design choices.
Example 1: #asyncio, with callbacks
Example 2: #curio, with #async/#await
Example 3: asyncio, with async/await
#websockets