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: #bigquery

当前筛选 #bigquery清除筛选
Repositorio data science

@repo_science · Post #3110 · 28.04.2023 г., 19:38

En este tutorial de Marcin Zabłocki, aprenda a implementar cualquier modelo #machinelearning (incluso con funciones personalizadas/preprocesamiento complejo) como una función remota #BigQuery para hacer posible la inferencia del modelo desde SQL. Implementar modelos #MLflow en BigQuery ➡️https://shts.me/C3OB5 ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2589 · 03.03.2025 г., 12:02

#вакансия#DE#dataengineer#DWH#pandas#clickhouse#SQL#BigQuery#AirFlow#DBT#parttime#fulltime#remote Всем привет! Ищу к себе в команду middle/senior-специалиста по data-инжинирингу. Я аналитик, строю аналитические DWH для бизнеса, внедряю сквозную аналитику и создаю дашборды (подробнее в лс). У меня небольшая команда - один специалист на full-time и несколько на фри-лансе. Объем работы по клиентам растет, поэтому ищу еще одного специалиста на part/full-time (от 20 ч в неделю). Необходимый стек: - минимум Python (ООП, Pandas), AirFlow - желательный Python (ООП, Pandas), SQL (ClickHouse/Google BigQuery), AirFlow, DBT Оплата сдельная - от 80 тыс. руб. Формат работы: удаленно Для связи: @isrustam

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14681 · 07.05.2025 г., 13:00

#typescript#bigquery#cassandra#cockroachdb#database#electron#firebird#linux_app#mac_app#mariadb#mssql#mysql#postgresql#sql#sql_server#sqlite#windows_app Beekeeper Studio is a free, open-source SQL editor and database manager that works on Windows, Mac, and Linux. It supports many databases like MySQL, PostgreSQL, and SQLite. The app offers features like auto-complete SQL queries, syntax highlighting, and a tabbed interface for multitasking. You can sort and filter data, save queries, and even export data in formats like CSV or JSON. It's designed to be easy to use and enjoyable, making database management simpler for everyone. You can download it for free and upgrade to premium features if needed. https://github.com/beekeeper-studio/beekeeper-studio