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: #crashlytics

当前筛选 #crashlytics清除筛选
Android Broadcast

@android_broadcast · Post #9627 · 31.10.2025 г., 12:38

🔥Альтернативы Firebase Crashlytics для Android и iOS Crashlytics остаётся стандартом де-факто для сборка крешей приложений, но у него есть ограничения — особенно если вы хотите больше контроля над данными, гибкости или соблюдения требований безопасности. А может просто не хотите зависеть от Google решения. Собрал альтернативы, которые вы можете использовать как замену c поддержкой Android и iOS: 👉Sentry. Одно из популярных решений на замену Crashlytics. умеет связывать ошибки с коммитами, мониторить производительность и даже хоститься локально. 👉Bugsnag — простой и надёжный инструмент для стабильных релизов.Хорошая визуализация, приоритезация проблем и интеграция с CI/CD. “Поставил — и работает”. 👉Tracer — облачное решение с хранением данных в России или можно купить self-hosted версию. Поддерживает Android и iOS, собирает краши, перформанс-метрики и работает без внешних облаков — важно для банков, финтеха и гос-приложений. 📈AppMetrica — аналитика и crash-отчёты от Яндекса. Поддерживает Android и iOS, умеет собирать краши, ошибки и ANR прямо в отчётах аналитики. Данные хранятся в России, интеграция с другими сервисами Яндекса, SDK активно поддерживается. Хороший выбор, если уже используете AppMetrica для аналитики. 🛒Android Vitals в Google Play - стандартное решение, если вы публикуетесь в Google Play. Может собрать даже те креши, что вы не увидите при подключение решения внутри вашего приложения. Учтите, что решения отличные от Firebase Crashlytics могут быть платными или иметь ограничения на бесплатных тарифах. Знаете другие инструменты? Делитесь ими в комментариях. #firebase#crashlytics

Android Broadcast

@android_broadcast · Post #9908 · 24.03.2026 г., 05:36

🔥Firebase Crashlytics получил MCP-сервер В экспериментальном режиме Firebase запустили MCP-сервер для Crashlytics. Раньше, чтобы вытащить данные для анализа, нужно было настраивать экспорт в BigQuery, разбираться с Cloud Logging, писать SQL-запросы. Целый пайплайн ради того, чтобы понять что происходит со стабильностью приложения. Теперь всё это стало ощутимо проще. Через MCP агент получает прямой доступ к данным Crashlytics: может вытащить список активных проблем с приоритетами, разобрать конкретный краш по ID со всеми стектрейсами и метаданными, получить агрегированную статистику по событиям и затронутым пользователям. Плюс умеет добавлять заметки к ишью и менять его статус прямо в ходе разговора. Многие крашлитиковские ишью на практике достаточно простые, и агент вполне способен с ними справиться самостоятельно. Можно выстроить полный цикл: агент ночью смотрит новые крашы, разбирает их, создаёт задачи, предлагает или сразу делает фиксы, оставляет комментарии со всем контекстом. Раньше для этого не хватало именно доступа к данным мониторинга — теперь этот кусок закрыт. 🔗 Источник: firebase.google.com #Firebase#Crashlytics#MCP#AndroidDev#Android

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15488 · 13.02.2026 г., 12:30

#swift#analysis#analytics#cocoapods#crashlytics#debug#debugger#debugging#hacktoberfest#layout_debugger#leak_detection#log#logs_analysis#networking#performance_analysis#sandbox#swift#swift6#ui#uikit#view DebugSwift is a comprehensive toolkit that simplifies debugging for Swift iOS apps by providing real-time monitoring of network requests, performance metrics (CPU, memory, FPS), crash reports, and app resources like keychain and user defaults. It includes interface tools for visualizing layouts with grid overlays and touch indicators, plus memory leak detection and console logging. The main benefit is that you can quickly identify and fix issues during development without leaving your app—just shake your device to toggle the debug panel, making troubleshooting faster and more efficient. https://github.com/DebugSwift/DebugSwift