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: #multi
@missPecos · Post #2321 · 12.03.2026 г., 15:29
💎Multi Parallel 平行多开空间v4.0.60.0227绿化版 8 ♻️资源介绍：Multi Parallel Premium「平行多开」是一款稳定、快速的应用程序克隆器。为社交应用和游戏运行多个帐户。大多数社交应用程序和游戏创建并运行多个帐户。可以帮助您摆脱管理多个帐户的麻烦！轻松使用一部手机登录多个帐户，并使所有帐户同时保持在线！创建所需数量的帐户，使用不同的图标和名称自定义它们，并使用隐私柜保护它们。 ⬇️本地下载 🔔标签：#安卓软件#Multi#多开空间
@libreware · Post #1131 · 18.05.2023 г., 07:42
DataBackup An easy-to-use backup Libre application for Android, however your phone needs to be rooted , unless a ROM were to include it as a system app Support for #multi-user/double backup: same backup/restore on multiple partitions! Cloud: fully supports #Rclone, which can perform local mounting of network drives from various service providers. 100% data integrity: all data will be retained and there is no need to reconnect or download additional packages. Complete: Split Apk, Arm32, Arm64, x86, x86_64, Android9+. Fast: Support: tar lz4 zstd (default). GitHub - XayahSuSu/Android-DataBackup: 数据备份 DataBackup for Android - https://github.com/XayahSuSuSu/Android-DataBackup Reminder : to install it via F-Droid first add the Izzy repository to F-Droid ( settings - repositories/sources) IzzyOnDroid F-Droid Repository - https://apt.izzysoft.de/fdroid/ #Backup #Android
@missPecos · Post #1294 · 20.08.2025 г., 13:48
💎Multi Parallel 平行多开空间v4.0.30.0628绿化版 9.0 ♻️资源介绍:Multi Parallel Premium「平行多开」是一款稳定、快速的应用程序克隆器。为社交应用和游戏运行多个帐户 ⬇️本地下载| 🔵网站下载 ❤️资源指南： 💠主频道|🧑💻合作|🤖游戏|👍群聊 🔔标签：#安卓软件#Multi#Parallel#平行多开空间
@djangoproject · Post #129 · 31.08.2016 г., 15:36
https://pypi.python.org/pypi/numpy #NumPy is a general-purpose #array-processing package designed to efficiently manipulate large #multi-dimensional arrays of arbitrary records without sacrificing too much speed for small multi-dimensional #arrays. NumPy is built on the #Numeric code base and adds features introduced by #numarray as well as an extended #C-API and the ability to create arrays of arbitrary type which also makes NumPy suitable for interfacing with general-purpose #data-base applications.
@maximalist_1 · Post #627 · 30.08.2024 г., 09:23
Данные от Santiment: 10 крупнейших кошельков удерживают значительные доли в крупнейших альткоинах, что подчеркивает проблему централизации в крипте: #Polygon (MATIC): 69.4% #Shiba Inu (SHIB): 61.2% #Uniswap (UNI): 50.8% #Pepe (PEPE): 46.1% #Ethereum (ETH): 44.0% #Tether (USDT): 33.1% #Chainlink (LINK): 31.1% #Toncoin (TON): 27.5% #Multi Collateral Dai (DAI): 24.5% #USD Coin (USDC): 19.0% 💬Мнение : Такая концентрация может повлиять на рынок, так как несколько крупных игроков могут существенно влиять на цену и ликвидность этих активов. #КриптоНовости#обзоррынка
@coinlegs · Post #9786 · 26.01.2024 г., 02:03
🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 26.01.2024 02:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #PORTO | 2.478 | PP: 51% | LP: 93% #PROM | 8.059 | PP: 49% | LP: 91% #LAZIO | 2.576 | PP: 46% | LP: 90% #DUSK | 0.2487 | PP: 46% | LP: 94% #PENDLE | 2.4848 | PP: 43% | LP: 93% #OM | 0.09924 | PP: 42% | LP: 90% #CVP | 0.3888 | PP: 36% | LP: 93% #SYN | 0.8595 | PP: 36% | LP: 95% #CHZ | 0.11037 | PP: 34% | LP: 93% #TRX | 0.11277 | PP: 33% | LP: 93% #POND | 0.01638 | PP: 31% | LP: 94% #CHR | 0.2542 | PP: 30% | LP: 94% #FIS | 0.392 | PP: 29% | LP: 91% #CTSI | 0.2212 | PP: 28% | LP: 93% #FXS | 10.035 | PP: 28% | LP: 94% #MKR | 2084 | PP: 28% | LP: 95% #ORDI | 51.163 | PP: 26% | LP: 90% #AMB | 0.00751 | PP: 25% | LP: 90% #BTCDOWN | 0.002722 | PP: 25% | LP: 93% #LSK | 1.301 | PP: 25% | LP: 95% #VTHO | 0.002161 | PP: 24% | LP: 92% #CITY | 2.958 | PP: 24% | LP: 93% #LDO | 2.999 | PP: 24% | LP: 93% #1000SATS | 0.0003885 | PP: 23% | LP: 91% #AUCTION | 24.96 | PP: 23% | LP: 93% #NMR | 19.46 | PP: 22% | LP: 94% #CTXC | 0.4164 | PP: 22% | LP: 95% #AMP | 0.003401 | PP: 21% | LP: 92% #SKL | 0.07252 | PP: 21% | LP: 93% #ALPINE | 2.074 | PP: 21% | LP: 94% #PROS | 0.5028 | PP: 21% | LP: 95% #PSG | 3.253 | PP: 20% | LP: 91% #WING | 8.78 | PP: 20% | LP: 92% #ACM | 2.047 | PP: 20% | LP: 94% #ASTR | 0.1674 | PP: 20% | LP: 94% #MAV | 0.5367 | PP: 20% | LP: 96% #MULTI | 2.202 | PP: 20% | LP: 96% #NTRN | 1.0397 | PP: 19% | LP: 91% #RAD | 1.867 | PP: 19% | LP: 92% #XMR | 157.8 | PP: 19% | LP: 92% #DATA | 0.0461 | PP: 19% | LP: 95% #SEI | 0.6017 | PP: 19% | LP: 96% #INJ | 31.39 | PP: 18% | LP: 93% #RLC | 2.09 | PP: 18% | LP: 95% #DIA | 0.4029 | PP: 17% | LP: 93% #BNX | 0.2869 | PP: 16% | LP: 90% #KMD | 0.2419 | PP: 16% | LP: 90% #RPL | 28.39 | PP: 16% | LP: 91% #SSV | 28.74 | PP: 16% | LP: 91% #ORN | 0.8144 | PP: 16% | LP: 93% ... ——————————————————————— Total Predictions: 368 PP > 50%: 1 LP > 50%: 368 PP > 60%: 0 LP > 60%: 368 PP > 70%: 0 LP > 70%: 367 PP > 80%: 0 LP > 80%: 357 PP > 90%: 0 LP > 90%: 219 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability