TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

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

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #tradeweb

当前筛选 #tradeweb清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64653 · 09.04.2026 г., 12:36

🚀 Pyth Launches Data Marketplace with Support from Major Financial Institutions Pyth has announced the official launch of its Pyth Data Marketplace, backed by six major financial institutions. According to Odaily, the participating entities include Euronext, Exchange Data International, Fidelity Investments, OTC Markets Group, SGX's FX data business, and Tradeweb. These institutions previously distributed data primarily through traditional data suppliers and proprietary terminals. The Pyth Data Marketplace enables institutions to distribute various proprietary data, such as macroeconomic indicators, OTC pricing, and foreign exchange benchmarks, while retaining ownership, pricing rights, and attribution. #Pyth#DataMarketplace#FinancialInstitutions#MacroeconomicIndicators#OTCpricing#FXbenchmarks#Euronext#FidelityInvestments#SGX#Tradeweb#PYTH

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65144 · 11.04.2026 г., 12:05

🚀 Pyth Launches Data Marketplace with Support from Major Financial Institutions On April 11, Pyth announced the official launch of its Pyth Data Marketplace. According to BlockBeats, the marketplace has gained the backing of six major financial institutions as data providers. These institutions include Euronext, Exchange Data International, Fidelity Investments, OTC Markets Group, SGX's FX data business, and Tradeweb. Previously, these organizations primarily distributed data through traditional suppliers and proprietary terminals. The Pyth Data Marketplace allows institutions to distribute proprietary data, such as macroeconomic indicators, over-the-counter pricing, and foreign exchange benchmarks, while retaining ownership, pricing rights, and attribution. #Pyth#DataMarketplace#FinancialInstitutions#Euronext#FidelityInvestments#OTCMarketsGroup#SGX#Tradeweb#MacroeconomicIndicators#ForeignExchange#OTCpricing#PYTH