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 3 слични објави

Пребарај: #avgo

当前筛选 #avgo清除筛选
KAZAKH TRADER

@kazakh_trader · Post #535 · 10.02.2021 г., 05:05

​​Начало поста выше Продолжая тему полупроводников, будет очень кстати вспомнить про похожие кейсы с нехваткой чипов в результате высокого спроса и сокращения предложения или так называемого «чиповый голод». Так, в 1988 году произошел такой случай, вызванный в основном ростом конкуренции между США и Японией вследствие заключение торгового пакта 1986 года. Данный пакт позволил тогда индустрии полупроводников США конкурировать с Японией. В рамках соглашения компаниям Японии было запрещено демпинговать цену. Один пункт в торговом соглашении призывал японских производителей прекратить продавать чипы по цене ниже их себестоимости - практика, известная как демпинг. Чтобы положить конец демпингу, министерство международной торговли и промышленности Японии тогда посоветовало японским компаниям ограничить производство, что приведет к исчерпанию избыточного предложения, удерживающего низкие цены. В результате, это привело к серьезному сокращению производства в Японии. Также, нехватка чипов в 1993 году была усугублена взрывом на заводе, производившей 60% мировых поставок смолы, используемой в чипах. С другой стороны, с 1993 по 1994 годы наблюдался последующий избыток микросхем, и компании потеряли стимул строить новые передовые заводы. Когда же вышли новые поколения микросхем, заводов по производству новых чипов банально не хватило. Вот такой вот парадокс получается, если определенные ключевые компании или целый сектор неверно оценивает динамику спроса и предложения. Очевидно, что текущая нехватка чипов вызвана наступлением пандемии и резко возросшим спросом со стороны конечных потребителей на электронные устройства и электрокары. Поэтому, ключевые компании США, Китая и других стран сейчас имеют возможность расширения своих мощностей для удовлетворения возросшего спроса, что сигнализирует о дальнейшем увеличении объема рынка. Поэтому, продолжаем следить за тикерами ключевых полупроводников #XSD#AMD#NVDA#INTC#AVGO#TXN и #AAPL. @kazakh_trader