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: #cnil

当前筛选 #cnil清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #623 · 29.07.2025 г., 07:04

🇫🇷CNIL Issued GDPR Guidance for AI Development France’s data protection authority, CNIL, has published its finalized recommendations on applying the GDPR to AI systems. The guidance addresses core compliance areas: lawful training data practices, security obligations, and data annotation protocols. It provides clarity for AI developers navigating GDPR requirements at every stage of system design. This move aligns with CNIL’s 2025–2028 strategic plan, which prioritizes sector-specific AI guidance. The message is clear: AI development in the EU must embed data protection by design—and regulators are now setting detailed expectations to ensure it happens. #AI#GDPR#CNIL

AI & Law

@ai_and_law · Post #607 · 04.07.2025 г., 07:04

🇫🇷France Launches PANAME: Building Tools to Audit AI Privacy France's CNIL has announced PANAME (Privacy Auditing of AI Models) — a new joint initiative with national digital regulators and research institutions to develop auditing tools for AI systems trained on personal data. The project aims to evaluate how well these models safeguard privacy and to publish a catalog of auditing instruments, with an emphasis on open-source accessibility. By leading the development of concrete, testable tools for privacy risk assessment in AI, CNIL positions Europe to move beyond principles into enforcement. PANAME is not just a technical step — it’s a governance strategy that seeks to embed accountability directly into AI infrastructure. #AICompliance#CNIL#AIRegulation#DataProtection

AI & Law

@ai_and_law · Post #139 · 16.10.2023 г., 07:04

France's CNIL Releases Initial Opinions on AI and GDPR Compliance Hello, everyone! France's data protection authority, the Commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL), has unveiled its initial perspectives on ensuring that artificial intelligence (AI) deployments adhere to the European Union's General Data Protection Regulation (GDPR). In its assessment, the CNIL recognizes the GDPR's role in providing an "innovative and protective framework" for AI. Moreover, the CNIL emphasizes how specific GDPR principles can be applied across a spectrum of AI technologies. #AI#GDPR#CNIL#DataProtection#Compliance