TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

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

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #feedit

当前筛选 #feedit清除筛选
ALL About RSS

@AboutRss · Post #876 · 19.11.2020 г., 01:00

FeedIt trainable RSS reader 登陆 iOS APP Store 频道提及过的机器学习型 #RSS阅读器#FeedIt 在其安卓版和线上版后发布了 #iOS 版: https://apps.apple.com/us/app/feedit-rss-reader/id1538541609 发现于 https://twitter.com/RSSCircus/status/1328955086152806401

ALL About RSS

@AboutRss · Post #840 · 13.10.2020 г., 01:00

FeedIt :利用机器学习进行文章喜好排序的在线 #RSS阅读器 还记得在 Reddit 上看到个贴,说 Ta 唯一不喜欢 RSS 订阅的一点是:阅读器把所有文章一视同仁,不能告诉 Ta 哪个重要、哪个不重要。回帖里自然有人教育道:RSS 订阅的特色就是没有谁帮你决定哪个重要、哪个不重要。 当然,该帖里也提到,除了关键词过滤或给 Feeds 按重要程度分组外,有几家阅读器可以给文章打分,并以分数改变其排序。比如 #TTRSS 的 Scoring 。 现在,更 fancy 的来了。 #FeedIt 让你可以通过给文章以及文章关键词打“赞”和“踩”来用机器学习训练阅读器对你喜好的把握;一段时日之后,就可以让阅读器按你的喜好来给文章排序了。对于那些订阅很多 Feeds 的玩家,说不定也是条路。 官网在此,自带 #Android App : https://feedit.sk/ 发现于 Reddit 。到底是高大上还是本末倒置,欢迎留言讨论。