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 10 слични објави

Пребарај: #badger

当前筛选 #badger清除筛选
Crypto

@signal_bitcoins · Post #2840 · 16.02.2024 г., 14:42

#BADGER again reached the supply zone on Weekly time frame, after breakout from this area we will see new bullish trend 📈 ❄️@signal_bitcoins❄️ ❄️@Shadow_support0o❄️

Hashtags

Binance Big Pump Signals Future trade

@binancebigpumpsignalsfuture · Post #1401 · 28.07.2021 г., 22:46

#BADGER result 1st target achieved in just 31 minutes✅ One more very quick profit 5%💰🤑 👉 More quick profit signals available in premium channel. Hurry up 🏃‍♂👇 ☎️ Contact @MichaelStrategiesVip

Hashtags

Coinlegs Cryptocurrency Signals

@coinlegs · Post #9743 · 17.01.2024 г., 14:01

🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 17.01.2024 14:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #BOND | 3.493 | PP: 1% | LP: 100% #CVX | 3.002 | PP: 0% | LP: 90% #POND | 0.01511 | PP: 0% | LP: 90% #KMD | 0.2581 | PP: 0% | LP: 91% #ETC | 26.36 | PP: 0% | LP: 92% #JOE | 0.5105 | PP: 0% | LP: 93% #PROS | 0.4579 | PP: 0% | LP: 93% #VGX | 0.1258 | PP: 0% | LP: 93% #ATA | 0.0949 | PP: 0% | LP: 94% #BETA | 0.07108 | PP: 0% | LP: 94% #DEGO | 2.261 | PP: 0% | LP: 94% #AST | 0.124 | PP: 0% | LP: 95% #AVAX | 35.97 | PP: 0% | LP: 95% #CELR | 0.01949 | PP: 0% | LP: 95% #WAXP | 0.0619 | PP: 0% | LP: 95% #AXS | 8.05 | PP: 0% | LP: 96% #BEL | 0.6378 | PP: 0% | LP: 96% #GTC | 1.231 | PP: 0% | LP: 96% #UMA | 2.004 | PP: 0% | LP: 96% #WBTC | 42686.15 | PP: 0% | LP: 96% #BTC | 42609.84 | PP: 0% | LP: 97% #GRT | 0.1666 | PP: 0% | LP: 97% #MATIC | 0.8322 | PP: 0% | LP: 97% #PEPE | 0.00000121 | PP: 0% | LP: 97% #UTK | 0.0731 | PP: 0% | LP: 97% #MOB | 0.354 | PP: 0% | LP: 98% #OCEAN | 0.4489 | PP: 0% | LP: 98% #AAVE | 101.35 | PP: 0% | LP: 99% #ATOM | 10.097 | PP: 0% | LP: 99% #BSW | 0.0941 | PP: 0% | LP: 99% #BTTC | 0.00000104 | PP: 0% | LP: 99% #DGB | 0.00839 | PP: 0% | LP: 99% #FLM | 0.084 | PP: 0% | LP: 99% #FOR | 0.02193 | PP: 0% | LP: 99% #LOOM | 0.09158 | PP: 0% | LP: 99% #LTO | 0.0814 | PP: 0% | LP: 99% #MBOX | 0.3093 | PP: 0% | LP: 99% #PUNDIX | 0.4558 | PP: 0% | LP: 99% #QTUM | 3.113 | PP: 0% | LP: 99% #RPL | 34.09 | PP: 0% | LP: 99% #SCRT | 0.4198 | PP: 0% | LP: 99% #STX | 1.5891 | PP: 0% | LP: 99% #ACA | 0.1001 | PP: 0% | LP: 100% #ADA | 0.5293 | PP: 0% | LP: 100% #ADX | 0.1875 | PP: 0% | LP: 100% #AKRO | 0.00532 | PP: 0% | LP: 100% #ALCX | 25.88 | PP: 0% | LP: 100% #ALPHA | 0.1075 | PP: 0% | LP: 100% #AMP | 0.003404 | PP: 0% | LP: 100% #ARDR | 0.0916 | PP: 0% | LP: 100% #BADGER | 3.471 | PP: 0% | LP: 100% ... ——————————————————————— Total Predictions: 367 PP > 50%: 2 LP > 50%: 163 PP > 60%: 0 LP > 60%: 157 PP > 70%: 0 LP > 70%: 147 PP > 80%: 0 LP > 80%: 140 PP > 90%: 0 LP > 90%: 130 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability