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
Parsing.uz — bu Oʻzbek tilida ishlovchi onlayn xizmat bo‘lib, lotin alifbosidagi matnni kirill alifbosiga va aksincha o‘girishga moʻljallangan.
Quyidagi asosiy funksiyalari bor:
➖ Word, Excel, PowerPoint, PDF, TXT va OpenDocument (odt, ods) formatdagi hujjatlarni lotindan kirillga yoki kirilldan lotinga konvertatsiya qilish.
➖ «Ў», «Қ», «Ҳ», «Ғ», «Ч», «Ц» kabi o‘zbek alifbosidagi harflarni noto‘g‘ri tarjima qiladigan ba’zi dasturlardagi muammolarni tuzatish.
Afzalliklari:
➖Matnni avtomatik va tez oʻgirish imkoniyati.
➖ Hujjatlar bilan ishlaganda qulay — turli fayl formatlarini qoʻllab-quvvatlaydi.
➖ Oʻzbek tiliga xos harflar bilan ishlashda aniqlik
✅Bizning barcha loyihalar | #parsing
🍯 Как узнать, что токен — honeypot?
🚩Красный флаг — Что это значит
🤖 Нет исходного кода контракта на explorer'е — Скрывают детали схемы
📉 Нельзя увидеть, кто продавал токен — Только покупки, значит ловушка
🔐 Контракт не верифицирован — Может быть встроен запрет на продажу
💸 Высокие комиссии (от 30% и выше) — Крипто-вампиризм
🧠 Слишком активный памп без причины — Это не инсайд, это развод
Также можно использовать honeypot checker'ы, например: https://honeypot.is, https://tokensniffer.com
Итог:
Honeypot в крипте — это когда тебе дают “попробовать” токен, но забирают всё остальное.
Ты не трейдер. Ты наживка.
Купить можно — выйти нельзя.
#PARSING
💰"NFT-дроп как метод самообнуления"
Фейковые дропы, NFT и TON-розыгрыши в Телеге — всё ещё рабочий скам, только обёртка стала красивее.
Хочешь понять, как именно у тебя сливают кошелёк за 3 клика — листай слайды.
Если ты до сих пор веришь в подарки от Telegram — читай дважды.
#PARSING
🤡«Меня не развести, я в интернете с 2012-го, я шарю»
— сказал чел и через 3 минуты назвал код из СМС «сотруднику банка».
Почему мы так уверены, что не попадёмся?
Потому что мозг делает тупейшую вещь — он думает, что уже всё знает.
Разберем по пунктам:
1. Иллюзия иммунитета
- Ты слышал тысячи историй, видел мемы, читал в тгк/вк, как “лохов разводят на деньги”.
- И думаешь: «Это с ними. Я-то гений. Я-то шарю».
- Поздравляем, ты в зоне риска.
2. “Это слишком глупо, чтобы сработать”
- Звонит бот: «Ваш договор просрочен, переведите деньги на безопасный счёт».
- Ты рофлишь… а потом через 3 звонка — реальный голос, знание твоих данных, угроза суда.
- И ты уже не ржёшь. Ты паникуешь.
3. Эффект доверия
- Как только слышим «банк», «налоговая», «Минцифра» — 🧎♂️ автоматически подчиняемся.
- Это инстинкт. Нам проще поверить, чем спорить.
- А скамеры — этим и живут.
4. Психология паники
- «На вас оформлен кредит, сейчас деньги спишутся!»
- Таймер, давление, угроза.
Мозг — в режиме “бей или беги”.
Ты бьёшь... по кнопке перевода.
Вывод:
Если ты думаешь, что “ не лох/гений/нетакуся ” — ты не защищён, а уязвим - как посылка из Shein на таможне📦.
Реально защищён — только тот, кто осознан и готов к разводу. Кто знает схемы. Кто не доверяет звонкам. Кто дважды проверяет.
Не будь уверенным. Будь внимательным!
#PARSING
Ребятки, подготовил для вас краткую навигацию по каналу, чтобы ничего не затерялось.
Интересные для себя темы ищем по хештегам ниже:
#NEWS - новые, как твои кроссики👟, новости о недо-мошенниках
#SCAM - свежайшие, как спелый персик🍑, схемы (лучше перебдеть, чем недобдеть)
#HOT - горячие, как бабушкины блинчики🥞, новости о том, что запрещают или запретят в скором времени
#TOP - собрали хит-парад способов стать бомжом🏚, даже не выходя из дома.
#PARSING - разбираем, почему при слове “уголовная ответственность” ты сливаешь бабки быстрее, чем суши по акции🍣.
#python#agents#generative_ai_tools#llamacpp#llm#onnx#openvino#parsing#retrieval_augmented_generation#small_specialized_models
llmware is a powerful, easy-to-use platform that helps you build AI applications using small, specialized language models designed for business tasks like question-answering, summarization, and data extraction. It supports private, secure deployment on your own machines without needing expensive GPUs, making it cost-effective and safe for enterprise use. You can organize and search your documents, run smart queries, and combine knowledge with AI to get accurate answers quickly. It also offers many ready-to-use models and examples, plus tools for building chatbots and agents that automate complex workflows. This helps you save time, improve accuracy, and securely leverage AI for your business needs[1][3][5].
https://github.com/llmware-ai/llmware