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 5 слични објави

Пребарај: #classmethod

当前筛选 #classmethod清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #593 · 13.04.2018 г., 19:48

@#classmethod vs @#staticmethod vs "plain" methods What's the difference? class MyClass: def method(self): """ Instance methods need a class instance and can access the instance through self. """ return 'instance method called', self @classmethod def classmethod(cls): """ Class methods don't need a class instance. They can't access the instance (self) but they have access to the class itself via cls. """ return 'class method called', cls @staticmethod def staticmethod(): """ Static methods don't have access to cls or self. They work like regular functions but belong to the class's namespace. """ return 'static method called' # All methods types can be # called on a class instance: »> obj = MyClass() »> obj.method() ('instance method called', <MyClass instance at 0x1019381b8>) »> obj.classmethod() ('class method called', <class MyClass at 0x101a2f4c8>) »> obj.staticmethod() 'static method called' # Calling instance methods fails # if we only have the class object: »> MyClass.classmethod() ('class method called', <class MyClass at 0x101a2f4c8>) »> MyClass.staticmethod() 'static method called' »> MyClass.method() TypeError: "unbound method method() must be called with MyClass " "instance as first argument (got nothing instead)"

djangoproject

@djangoproject · Post #385 · 15.07.2017 г., 16:17

# @classmethod vs @staticmethod vs "plain" methods # What's the difference? class MyClass: def method(self): """ Instance methods need a class instance and can access the instance through self. """ return 'instance method called', self @classmethod def classmethod(cls): """ Class methods don't need a class instance. They can't access the instance (self) but they have access to the class itself via cls. """ return 'class method called', cls @staticmethod def staticmethod(): """ Static methods don't have access to cls or self. They work like regular functions but belong to the class's namespace. """ return 'static method called' # All methods types can be # called on a class instance: »> obj = MyClass() »> obj.method() ('instance method called', <MyClass instance at 0x1019381b8>) »> obj.classmethod() ('class method called', <class MyClass at 0x101a2f4c8>) »> obj.staticmethod() 'static method called' # Calling instance methods fails # if we only have the class object: »> MyClass.classmethod() ('class method called', <class MyClass at 0x101a2f4c8>) »> MyClass.staticmethod() 'static method called' »> MyClass.method() TypeError: "unbound method method() must be called with MyClass " "instance as first argument (got nothing instead)" #classmethod#staticmethod

djangoproject

@djangoproject · Post #426 · 28.08.2017 г., 20:10

use #super () in #classmethod: # Compare your code # adjusted to use _ _ name _ _ to illustrate the difference: »> class SimpleGenerator(object): ... @classmethod ... def get_description(cls): ... return cls. _ _ name _ _ ... # without super() »> class AdvancedGenerator(SimpleGenerator): ... @classmethod ... def get_description(cls): ... desc = SimpleGenerator.get_description() ... return desc + ' Advanced(tm)' ... »> AdvancedGenerator.get_description() 'SimpleGenerator Advanced(tm)' # and using super(): »> class AdvancedGenerator(SimpleGenerator): ... @classmethod ... def get_description(cls): ... desc = super(AdvancedGenerator, cls).get_description() ... return desc + ' Advanced(tm)' ... »> AdvancedGenerator.get_description() 'AdvancedGenerator Advanced(tm)'

djangoproject

@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00

#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI