TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #239 · 3 мај
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
Пребарај: #dataengineers
@kyveannouncements · Post #288 · 07.04.2023 г., 16:35
Any #dataengineers or #dataanalysts interested in a little weekend project? 🧑💻 📄 A new tutorial is live & ready to guide you through setting up an ELT pipeline to fetch trustless data from KYVE & import it into a local Postgres database! Try it out 🔎https://github.com/KYVENetwork/DataPipeline/blob/kyvve-test-pagination/README.md https://twitter.com/KYVENetwork/status/1644321002418057216
Hashtags
@datasciencejobs · Post #1420 · 15.04.2023 г., 07:01
Всем привет! Мы в Okko расширяем департамент анализа данных. Сейчас в команде больше 50 человек, мы продолжаем расти, совершенствуя работу с данными, в т.ч. рекомендательную систему. Поэтому ищем близких по духу людей, вместе с которыми создадим принципиально новый подход к зрительскому опыту. Мы ждем Data Scientists, Data Analysts, Data Engineers, Python Developers и т.д. уровня middle+/senior. Можно выбрать направление – «Платформа экспериментов», «Рекомендации», «Поиск», «Монетизация», «Growth», «Контент», «Техническая команда». Сделали страничку со всеми подробностями, там же можно откликнуться на понравившуюся вакансию: https://analytics.okko.tv/ Ждем твой отклик #data#datascientists#dataanalysts#dataengineers#ds#da#de#ml#recsys#recommendations#search#datadriven#AB#growth#okko