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
对标 ChatGPT 与 Gemini:苹果拟将 Siri 升级为公司首个系统级 AI 聊天机器人,全面融入 iPhone 与 Mac
苹果计划在今年晚些时候对 Siri 进行重大升级,将其改造为公司首个系统级 AI 聊天机器人。该聊天机器人内部代号为“Campos”,将深度植入 iPhone、iPad 和 Mac 各自系统中,并取代现有的 Siri 交互界面。 Campos 将具备更强的对话能力,支持连续、多轮交流,体验更接近 ChatGPT 或谷歌 Gemini。苹果还计划在今年 6 月的苹果全球开发者大会(WWDC)上亮相,并计划于 9 月随新系统发布。
标签:#apple#siri
Created by RocM
官方频道:@rocCHL
官方群组:@roctech
官方合作:@rocmmbot
报道:苹果的人工智能战略有望在2026年见效
苹果在 AI 领域采取更克制的投入策略,被认为可能因市场对巨额 AI 投资的热情降温而在 2026 年迎来转机。核心动作是将在 2026 年春发布全新改版的 Siri,并采用谷歌 Gemini,以降低自研大型模型的成本压力。凭借 iPhone 的生态与分发优势,加上领导层调整与组织重组,苹果被认为有机会在 AI 竞争中重新取得优势。
年复一年……
标签:#siri#apple
Created by RocM
官方频道:@rocCHL
官方群组:@roctech
官方合作:@rocmmbot