TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #anaconda
@djangoproject · Post #557 · 24.01.2018 г., 05:45
http://go2.anaconda.com/eR0p1W01000NXe0lq4U2f0C Data Scientist-Tested, IT-Approved Operational Best Practices for Enterprise Data Science We know how hard you work to keep things running smoothly at your enterprise. But when it comes to enterprise data science, do you know how to give your data science team the tools they need while also keeping everything secure and stable? #Anaconda
Hashtags
@djangoproject · Post #506 · 26.11.2017 г., 21:54
Taming the #Python Visualization Jungle It’s no secret that Python has a ton of plotting libraries—but which ones should you use? And how should you go about choosing them? Many people end up sticking with whatever library they first encountered, even if there are now much better tools for the job. Join #Anaconda Co-Founder and CTO Peter Wang and Senior Solutions Architect James Bednar for a live webinar on Wednesday, November 29, at 12pm CT, as they give you some key starting points and demonstrate how to solve a range of common problems. They’ll take a workflow-oriented approach toward exploring the large ecosystem of Python viz libraries, and show you how to: http://bit.ly/2zpATx7
@djangoproject · Post #445 · 17.09.2017 г., 01:01
https://machinelearningmastery.com/setup-python-environment-machine-learning-deep-learning-anaconda/ It can be difficult to install a #Python#machine_learning environment on some platforms. Python itself must be installed first and then there are many packages to install, and it can be confusing for beginners. In this tutorial, you will discover how to set up a Python machine learning development environment using #Anaconda.
@djangoproject · Post #465 · 16.10.2017 г., 08:17
https://goo.gl/ucbkhT #Data_Science for #Big_Data with #Anaconda Enterprise Getting Python and R’s most popular data science libraries to work on a computational cluster can be a major challenge. And in a Big Data world, surmounting this challenge is key to leveraging data science within your organization to make smart, data-driven decisions.
Hashtags
@djangoproject · Post #526 · 19.12.2017 г., 20:13
https://goo.gl/XT2vGj Anaconda Enterprise 5 new capabilities include: Integrated #data_science experience for the entire organization Collaboration and reproducibility with JupyterLab and #Anaconda Project One-click data science #deployment Scalable architecture for on-premises and cloud deployments
@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00
#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI
Hashtags