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
Notion 2.45 更新 —— 全新 Notion AI
AI 连接器 (beta):支持 Google Docs、Sheets 和 Slides
现在,Notion AI 可以搜索你信任的知识源,比如 Slack 对话或 Google Slides。即将支持 GitHub、Jira 等更多平台。
按你自己的风格生成和编辑文档
使用 Notion AI 时,可以 @mention 提到任何页面(例如风格指南或项目更新),让 AI 依据你的风格生成或编辑内容,避免千篇一律的回复。
分析 PDF 和图片
Notion AI 可以从长篇 PDF 中提取关键信息,或解释上传的图片。只需点击 📎 图标即可。
随时询问 AI
通过最新的 GPT-4 和 Claude 模型,Notion AI 可以私密回答任何话题,并轻松将回复添加到页面中,无需复制粘贴。
帮助解答 Notion 相关问题
不需要再查找帮助文档或请教同事,直接向 Notion AI 提问或选择 Notion 帮助中心即可。
智能帮助建议
当你高亮文本时,Notion AI 会建议如何处理,比如解释内容或改进写作,一键即可获得帮助。
来源
#Notion#NotionUpdates
📮 频道 @AppPie