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: #decisionintelligence

当前筛选 #decisionintelligence清除筛选
EdgeMarket.AI 📣

@edgemarketai · Post #7992 · 21.02.2026 г., 09:36

Most systems try to predict outcomes. EdgeMarket focuses on something more fundamental: structure. Our AI ingests real-world events — political decisions, cultural moments, sports fixtures, institutional deadlines — and turns them into time-aware signals. Not opinions. Not hype. Just structured context that shows where pressure is building and when it matters. That’s how uncertainty becomes understandable. Explore how EdgeMarket uses AI as infrastructure, not guesswork 👉https://edgemarket.ai #AI#DecisionIntelligence#EdgeMarket#SignalsOverNoise

EdgeMarket.AI 📣

@edgemarketai · Post #8001 · 22.02.2026 г., 10:52

Will BTS’ March album pre-orders exceed 6,000,000 by Feb 28? At this scale, outcomes don’t appear suddenly — they form through visible signals long before confirmation. EdgeMarket tracks how expectations converge. Hashtags: #BTS#MarketSignals#DecisionIntelligence#EdgeMarket#DataDriven#CulturalTrends

EdgeMarket.AI 📣

@edgemarketai · Post #7991 · 20.02.2026 г., 10:35

High-profile matches expose more than skill — they reveal system dynamics. For Nottingham Forest vs Liverpool, EdgeMarket analyzes scenario formation: • Momentum vs control • Tactical flexibility • Fatigue and recovery cycles • Pressure response under crowd intensity Rather than framing outcomes as binary, we focus on how probabilities evolve before and during the match. Sport is one of the clearest real-world laboratories for decision intelligence. #DecisionIntelligence#SportsAnalytics#PremierLeague#EdgeMarket#SystemsThinking#OutcomeAnalysis

EdgeMarket.AI 📣

@edgemarketai · Post #8026 · 10.03.2026 г., 08:20

Geopolitical questions rarely move markets when they become obvious. They move when probability starts shifting before formal signals appear. That is why prediction systems matter. Not because they claim certainty, but because they surface how conviction changes while narratives are still forming. At EdgeMarket, we study how distributed judgement reacts to emerging geopolitical scenarios long before consensus hardens. The important signal is rarely the headline itself. It is how probability changes before the headline arrives. #EdgeMarket#PredictionMarkets#Geopolitics#AI#MarketIntelligence#Decentralization#GlobalRisk#DecisionIntelligence

EdgeMarket.AI 📣

@edgemarketai · Post #8009 · 27.02.2026 г., 12:43

Markets move on signals. Reality moves on decisions. A single announcement could reshape geopolitics, energy prices, defense markets, and global risk appetite. The question isn’t what you think it’s what happens next. EdgeMarket tracks real-world outcomes, not opinions. Will a Ukraine peace deal be announced by February 28? #Geopolitics#GlobalRisk#PredictionMarkets#DecisionIntelligence#Ukraine#USPolitics#EdgeMarket#FutureSignals#Macro