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
The two bar charts show the changes in the percentage of native and foreign Australians living in three different areas (cities, the countryside, and towns) from 1995 to 2010. Overall, more people chose to live in urban areas than in other areas, and this trend was ever-increasing. It is also clear that while rural areas had experienced drastic changes, the opposite was true for towns.
In 1995, half the native inhabitants was residing in urban areas. Rural areas ranked second, at about 30%, followed closely by towns. However, after over a decade, the city life had gained even more popularity, with well over 60% of inhabitants living in cities. By contrast, the percentage of Aboriginals inhabiting the countryside and towns dropped to the same level (about 18%), despite the former’s previously higher rate.
A similar, albeit more extreme, trend was observed with people born outside Australia. In particular, the vast majority of them were living in cities and rural areas (60% and 35% respectively), whereas only 5% chose town life. By the end of the period, however, the proportion of city dwellers had soared a further 20%, which meant that the other two places for living decreased even more, with the countryside suffering the greatest loss: a drop by over 30 percentage points.
(211 words, ~30 minutes)
#MyWriting#BarChart#FromMyWritingCourse
@ieltsulugbeks
#Tableau Challenges, 18 августа, 19.00 (GMT+3), Zoom
Что делаем на этой неделе:
⚡️Строим #barchart по суммарным продажам. Группируем и сортируем данные, добавляем карту с заданным цветовым кодированием.
⚡️Делаем из графика c #sumsales – #barchart, отображающий суммарные продажи по подкатегориям. Разбираемся с возможностями тонкой настройки условных тултипов.
⚡️Строим две #table и добавляем в каждую по #barchart! Добавляем возможность выбрать дату отчета и реализуем сигнал о "No returns".
⚡️Займемся тремя #table с тремя мерами для #manufacturer. Самым успешным производителям вручаем по "★".
⚡️ Реализуем #heatmap по мере количества заказов в разрезе #subcategory и #orderdate. Даем пользователю выбрать как стандартные опции, так и положиться на Default, которая самостоятельно выставит грануляцию.
На старт!
💪🏻 Tableau Challenges — это регулярная прокачка навыков.
👀 Выполняете задания, присылаете решения и приходите на разбор!
Участие бесплатно! Регистрация: https://vizuators.by/tableau-challenges
#Tableau Challenges, 21 июля, 19.00 (GMT+3), Zoom
Над чем работаем:
⚡️Строим #barchart по суммарным продажам с недельной детализацией. Выбираем и подписываем #orders на интересующую сумму и задаем цвет.
⚡️Занимаемся графиком #profit с детализацией по #subcategory и реализуем барчарт со специальным цветовым кодированием #metric для премиум и базовых товаров.
⚡️Работаем с двумя #crosstabи добиваемся выделения нужной строки в обеих таблицах одновременно.
⚡️Анализируем продукты компании Xerox и реализуем #dashboard из трех визуализаций!
⚡️ Проводим АВС-анализ по товарам и их #sales в виде #Pareto#chart с сегментацией по категории. Выделяем группы цветом.
На старт!
💪🏻 Tableau Challenges — это регулярная практика.
⏰ Новые 5 задач каждые 2 недели.
👀 Выполняете задания, присылаете решения (https://vizuators.by/tableau-challenges) и приходите на увлекательный разбор с практиками.
Это выглядит так: https://www.youtube.com/watch?v=RS7ArsJiUPw
Ждем в гости! https://vizuators.by/tableau-challenges