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 2 слични објави

Пребарај: #cryptowhales

当前筛选 #cryptowhales清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64480 · 09.04.2026 г., 02:14

🚀 Hyperliquid Platform Whale Positions Reach $3.58 Billion Hyperliquid platform whales currently hold positions valued at $3.58 billion, according to ChainCatcher. Data from Coinglass reveals that long positions account for $1.84 billion, representing 51.4% of the total, while short positions amount to $1.74 billion, making up 48.6%. The long positions have incurred a loss of $39.92 million, whereas the short positions have gained $49.03 million. Notably, a whale address identified as 0xa5b0..41 has taken a 15x leveraged long position on ETH at a price of $2,148.7, resulting in an unrealized profit of $2.0716 million. #Hyperliquid#CryptoWhales#ETH#LeverageTrading#LongPositions#ShortPositions#CryptoMarket#DeFi#CryptoNews#BlockchainData

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65228 · 12.04.2026 г., 06:13

🚀 Whales Accumulate TRUMP Tokens Ahead of Trump Luncheon On April 12, two significant cryptocurrency holders have been accumulating TRUMP tokens in anticipation of a luncheon with U.S. President Donald Trump. According to BlockBeats On-chain Detection, Whale 8DHkza has withdrawn 850,488 TRUMP tokens from a centralized exchange over the past two days. Meanwhile, Whale 7EtuAt extracted 105,754 TRUMP tokens from another centralized exchange 17 hours ago, bringing their total holdings to 1.13 million TRUMP tokens. #Whales#TRUMPTokens#DonaldTrump#Cryptocurrency#Blockchain#CryptoWhales#Luncheon#OnChainDetection#CentralizedExchange