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
🌍 In 2023, explorers finished mapping over 75% of the world’s seafloor in high detail, uncovering thousands of undersea mountains and canyons hidden beneath the oceans. ✨
#exploration⚡#mapping⚡#discovery⚡#geography⚡#nature⚡#earth
👉subscribe Amazing Geography
👉more Channels
🌍 Over 80% of Earth’s ocean remains unmapped and unexplored by humans. Modern sonar and robotic submersibles are revealing new mountains, trenches, and species with every deep-sea journey. ✨
#exploration⚡#ocean⚡#discovery⚡#geography⚡#nature⚡#earth
👉subscribe Amazing Geography🌍
🌍 The first map to show the Americas as a separate continent was made by German cartographer Martin Waldseemüller in 1507. It’s where the name “America” first appeared on a world map. ✨
#cartography⚡#history⚡#discovery⚡#geography⚡#nature⚡#earth
👉subscribe Amazing Geography🌍
🌍 In 2022, explorers used sonar to map a hidden undersea volcano off Madagascar’s coast, revealing a peak 800 meters tall that was completely unknown before their expedition. ✨
#exploration⚡#discovery⚡#oceans⚡#geography⚡#nature⚡#earth
👉subscribe Amazing Geography
👉more Channels
🌎 While mapping the ocean floor in 1947, researchers aboard HMS Challenger discovered the Mid-Atlantic Ridge, revealing Earth's largest mountain range hidden underwater. This seismic finding triggered the theory of plate tectonics—explaining how continents drift. The ridge stretches for over 16,000 kilometers beneath the Atlantic Ocean. ✨
#discovery⚡#geology⚡#oceanography
👉subscribe Interesting Planet
👉more Channels