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
Любимые Velvetyne представили подсайт с дружественными open source шрифтовыми студиями
О многих из них я писал в рамках #oss, но нового там тоже достаточно.
Очень воодушевляет их подход к распространению, что они именуют как «libre typography».
«At Velvetyne, we’re all about promoting a more ethical approach to libre typography. We believe in respecting creators’ consent and celebrating the diverse range of voices in this creative space. We’re aware of the historical importance of our catalogue and our visibility, but we’re definitely not looking to monopolise anything».
Почитать, посмотреть, скачать
K-k开k罗l谍d影y- OSS117之开罗谍影 OSS 117: Le Caire, nid d'espions (2006)
直达链接：https://pan.quark.cn/s/48fdf8c2c548
#OSS117之开罗谍影#法国特工117
#OSS 117: Le Caire, nid d'espions
#OSS 117: Cairo, Nest of Spies
链接：https://link3.cc/sf_com
#电影#喜剧#欧洲#00年代
#ParanoidAndroid#Unofficial#ROM#OSS#U#diting
AOSPA - Uvite¹⁴ Beta 1 | Android 14
Updated : 27/01/2024
▪️Download ROM | TWRP
Notes:
- Initial Build
- Selinux Enforcing
- MiuiCamera included
- Flash latest HyperOS firmware depending on your region.
Instructions:
- Reboot to bootloader
- Flash either the provided TWRP or aospa recovery.img from sf depending on your needs
- Reboot to recovery and sideload the ROM zip
- Reboot to TWRP and install HyperOS firmware
- Format Data
- Reboot to system
Bugs? You tell me...
By: @Megalodonzs | Donate
Support: Join
#typescript#ai#nocode#oss#synthetic_data
Hugging Face AI Sheets is a free, no-code tool that lets you create, improve, and change datasets easily using AI models through a spreadsheet-like interface. You can start with your own data or generate new data by writing simple prompts. It supports thousands of open AI models and works locally or online. You can clean data, classify text, add missing info, or create synthetic data without coding. It also lets you compare different AI models and improve results by editing outputs. This tool helps you save time and effort in managing data and testing AI models quickly and flexibly.
https://github.com/huggingface/aisheets
#java#docker#mybatis#oss#springboot#vue
RuoYi-Vue-Plus is a free, open-source backend framework upgraded from RuoYi for distributed clusters and multi-tenant use, built with Spring Boot 3.5, Vue3, TypeScript, MyBatis-Plus, and Redisson. It offers superior features like plugin decoupling, advanced permissions, multi-database support, workflows, code generation, Docker deployment, monitoring, and data security tools—far beyond original RuoYi. You benefit by building scalable enterprise apps 80% faster with less code, easier maintenance, and robust security for production. Warning: Versions ≤5.5.3 have critical flaws (CVE-2025-66916 RCE, CVE-2026-2819 auth bypass); update immediately.
https://github.com/dromara/RuoYi-Vue-Plus
#rust#bigdata#cloud_native#distributed_systems#filesystem#minio#object_storage#oss#rust#s3
RustFS is a fast and safe distributed object storage system built with Rust, offering high performance and scalability for large data needs like AI and big data. It is compatible with S3, easy to use, and open source under the business-friendly Apache 2.0 license. Compared to others like MinIO, RustFS provides better memory safety, no risky data logging, and supports local cloud providers. You can quickly install it via a script or Docker, manage storage through a simple web console, and benefit from a strong community and detailed documentation. This makes RustFS a reliable, cost-effective choice for secure, scalable storage.
https://github.com/rustfs/rustfs