TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #241 · 5 мај

Можно ли в Python создавать бинарные файлы? Конечно можно. Для этого в Python есть следующие инструменты: ▫️ тип данных bytes и bytearray ▫️ открытие файла в режиме wb (write binary) или rb (read binary) ▫️ модуль struct Про модуль struct поговорим в первую очередь. Файл в формате JSON или Yaml внутри себя содержит разметку данных. Всегда можно определить где список начался а где закончился. Где записана строка а где словарь. То есть формат записи данных содержит в себе элементы разметки данных. В binary-файле данные не имеют визуальной разметки. Это просто байты, записанные один за другим. Правила записи и чтения находятся вне файла. Модуль struct как раз и помогает с организацией данных в таком файле с помощью определения форматов записи для разных частей файла. Модуль struct преобразует Python-объекты в массив байт, готовый к записи в файл и имеющий определённый вид. Для этого всегда следует указывать формат преобразования (или, как оно здесь называется - запаковки). Формат нужен для того, чтобы выделить достаточное количество байт для записи конкретного типа объекта. В последствии с помощью того же формата будет производиться чтение. При этом следует помнить что мы говорим о типах языка С а не Python. Именно формат определяет, что записано в конкретном месте файла, число, строка или что-то еще. Вот какие токены формата у нас есть. Помимо этого, первым символом можно указать порядок байтов. На разных системах одни и те же типы данных могут записываться по-разному, поэтому желательно указать конкретный способ из доступных. Если этого не сделать, то используется символ '@', то есть нативный для текущей системы. В строке формата мы пишем в каком порядке и какие типы собираемся преобразовать в байты. Запакуем в байты простое число, токен "i". >>> import struct >>> struct.pack('=i', 10) b'\n\x00\x00\x00' Теперь несколько float, при этом нужно передавать элементы не массивом а последовательностью аргументов. >>> struct.pack('=fff', 1.0, 2.5, 4.1) b'\x00\x00\x80?\x00\x00 @33\x83@' Вместо нескольких токенов можно просто указать нужное количество элементов перед одним токеном, результат будет тот же. >>> struct.pack('=3f', 1.0, 2.5, 4.1) b'\x00\x00\x80?\x00\x00 @33\x83@' Теперь запакуем разные типы >>> data = struct.pack('=fiQ', 1.0, 4, 100500) я запаковал типы float, int и unsigned long long (очень большой int, на 8 байт) b'\x00\x00\x80?\x04\x00\x00...' Распаковка происходит аналогично, но нужно указать тот же формат, который использовался при запаковке. Результат возвращается всегда в виде кортежа. >>> struct.unpack('=fiQ', data) (1.0, 4, 100500) Как видите, ничего страшного! #lib#basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #aiconvention

当前筛选 #aiconvention清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #406 · 27.09.2024 г., 07:04

New Article Highlights Europe's Dual Approach to AI: Human Rights vs. Market Regulation A recent article by Virginia Dignum, Director of the AI Policy Lab at Umeå University, sheds light on the evolving landscape of AI governance in Europe. The piece compares two pivotal frameworks: the newly introduced Council of Europe's Framework Convention on AI, Human Rights, Democracy, and the Rule of Law, and the EU's AI Act. The Council of Europe convention, open for signatures as of September 2024, emphasizes the protection of human rights, transparency, and accountability in all AI sectors. In contrast, the AI Act takes a more business-focused approach, offering clear regulatory guidelines with a risk-based model, particularly for high-impact sectors like healthcare. While the AI Act fosters innovation and compliance, the Council of Europe's broader focus aims to ensure AI upholds democratic values and the rule of law, signaling Europe's comprehensive strategy for ethical AI development. #AIRegulation#AIConvention#AIAct#EthicalAI#Transparency#Innovation

AI & Law

@ai_and_law · Post #46 · 04.07.2023 г., 07:04

UK: Report calls for ethical AI future and robust governance The All-Party Parliamentary Group on Data Analytics in the UK has released a report titled "An Ethical AI Future: Guardrails & Catalysts to make Artificial Intelligence a Force for Good." The report aims to explore how an effective governance and regulatory framework can maximize the benefits of AI while addressing existing risks such as deep fakes and preparing for potential future risks. The report puts forth several key recommendations to shape the future of AI governance: 1️⃣ Strengthen international engagement. 2️⃣ Champion AI ethics convention. 3️⃣ Embedding 'Do No Harm' objective. 4️⃣ Establish independent regulatory authority. #EthicalAI#AIRegulation#Governance#AIConvention#Accountability