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 16 слични објави

Пребарај: #burn

当前筛选 #burn清除筛选
Tongochi channel

@tongochi_game · Post #377 · 19.12.2023 г., 16:31

🔥25,662,175PET burned at zero address (total burnt: 35,002,502 PET). ________________________________ 🔎Tonviewer | 🕶Owner | ⚙️Minter 📌0:49389d9e2ff094153ff4afd99ea2a8ca53046db42ffe354272bd6431b335567b #BURN#PET | @token_inside

Hashtags

Tongochi channel

@tongochi_game · Post #344 · 04.11.2023 г., 10:10

🔥8,000,000PET burned at zero address (total burnt: 9,335,328 PET). ________________________________ 🔎Tonviewer | 🕶Owner | ⚙️Minter 📌0:49389d9e2ff094153ff4afd99ea2a8ca53046db42ffe354272bd6431b335567b #BURN#PET | @token_inside

Hashtags

Tongochi channel

@tongochi_game · Post #322 · 16.10.2023 г., 13:42

🔥65,232PET burned at zero address (total burnt: 1,335,328 PET). ________________________________ 🔎Tonviewer | 🕶Owner | ⚙️Minter 📌0:49389d9e2ff094153ff4afd99ea2a8ca53046db42ffe354272bd6431b335567b #BURN#PET | @token_inside

Hashtags

Tongochi channel

@tongochi_game · Post #313 · 07.10.2023 г., 07:57

🔥71,300PET burned at zero address (total burnt: 1,270,096 PET). 0:49389d9e2ff094153ff4afd99ea2a8ca53046db42ffe354272bd6431b335567b #BURN#PET | @token_inside

Hashtags

Tongochi channel

@tongochi_game · Post #302 · 29.09.2023 г., 15:49

🔥365,762PET burned at zero address (total burnt: 1,198,796 PET). 0:49389d9e2ff094153ff4afd99ea2a8ca53046db42ffe354272bd6431b335567b #BURN#PET | @token_inside

Hashtags

Tongochi channel

@tongochi_game · Post #296 · 24.09.2023 г., 06:55

🔥137,480PET burned at zero address (total burnt: 833,033 PET). 0:49389d9e2ff094153ff4afd99ea2a8ca53046db42ffe354272bd6431b335567b #BURN#PET | @token_inside

Hashtags

Tongochi channel

@tongochi_game · Post #285 · 17.09.2023 г., 10:55

🔥248,310PET burned at zero address (total burnt: 695,553 PET). 0:49389d9e2ff094153ff4afd99ea2a8ca53046db42ffe354272bd6431b335567b #BURN#PET | @token_inside

Hashtags

Tongochi channel

@tongochi_game · Post #277 · 05.09.2023 г., 17:39

🔥424,242PET burned at zero address (total burnt: 447,242 PET). 0:49389d9e2ff094153ff4afd99ea2a8ca53046db42ffe354272bd6431b335567b #BURN#PET | @token_inside

Hashtags

🔥 Этим летом в Ульяновске прошёл самый масштабный тур амбассадоров BURN! Амбассадоры провели открытую смену, рассказали о преимуществах HiT, пообщались с гостями и зарядили всех энергией бренда. Мы были там, пообщались с самыми главными — и теперь выкладываем полные интервью 🎬 При поддержке BURN и Kalyan Sale #BURN#Ульяновск#ИвлевМедиа

📢CZ_Binance [retweet] | 🕒 2026-02-01 17:24:56 🔗 [Source] 🇨🇳 RT @TerraHaberTr: 币安交易所已完成2月份的 $LUNC 销毁。币安已将1,082,000,898.97枚 $LUNC 代币发送至销毁钱包。...币安已定期销毁 $LUNC 达3年。 #Binance#Burn#LUNC#TerraClassic 🇺🇸 RT @TerraHaberTr: Binance exchange's February $LUNC burns have taken place. Binance sent 1,082,000,898.97 $LUNC coins to the burn wallet. ... Binance has been regularly burning $LUNC for 3 years. #Binance#Burn#LUNC#TerraClassichttps://t.co/3arMCB0VOU 💰 市值 $LUNC MarketCap: $195M

12
ПретходнаСтраница 1 од 2Следна