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 1 слични објави

Пребарај: #chudai

当前筛选 #chudai清除筛选
秋城落叶InjectLib项目

@qiuchenlymac · Post #765 · 30.07.2025 г., 16:41

[已重传修复版,请重新下载] Navicat Premium 是强大的一体化数据库开发解决方案,可从单一应用程序无缝连接多个数据库,包括 MySQL、PostgreSQL、MongoDB、MariaDB、SQL Server、Oracle、SQLite、Redis 和 Snowflake。同时,它与达梦、金仓、GaussDB、OceanBase、TiDB、IvorySQL、PolarDB 数据库及阿里云、腾讯云和华为云等主流云数据库兼容。 你可以快速轻松地创建、管理和维护数据库。Navicat 原生的用户界面为用户带来了简化数据库操作的舒适体验,使数据库的设计、管理和维护比以往任何时候都更加轻松。无论你是执行复杂的查询、执行数据迁移、调整数据库的数据模型,还是利用强大的商业智能工具进行深入分析,Navicat Premium 以丰富的功能和 AI 助手的智能辅助,全方位优化数据库性能并提高生产力。 最厉害的是,本版本为华为内部定制专属版本泄漏,基于官网中文版,HW内部究极绝密资料流出! 亲测永久可用!上一波美国0元购没抢到资格的宝子们有福了!这里给宝子们提供的是内部资源绝密流出资源! 注入补丁如无意外可直接注入通杀后续官网中文版本,新版本已修复因签名权限导致第一次打开必崩溃的问题。 #支持国产#全栈自研#小米SU7#chudai#wataa#Asian#cosplay#Huawei#咱妈#六代机