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
goldendict-ng
下一代 GoldenDict。一款功能丰富的开源词典查找程序，支持多种词典格式和在线词典。
https://xiaoyifang.github.io/goldendict-ng/
https://forum.freemdict.com/
https://github.com/lrorpilla/jidoujisho
Japanese-Chinese dictionaries.
https://cloud.freemdict.com/index.php/s/pgKcDcbSDTCzXCs?path=%2FJAPANESE%2FJpn-Chi
recommend using that add-on for anki:
https://ankiweb.net/shared/info/1344485230
the complete guide of how to configure goldendict-ng for Japanese :
https://tatsumoto-ren.github.io/blog/setting-up-goldendict.html
create anki cards from anime
https://github.com/Ajatt-Tools/mpvacious
#dict
https://github.com/blissnd/easyxls
Convert any #spreadsheet into a Python internal #dict/#array data structure, for easy processing. Can also handle pivot tables.
For pivot table usage, header_row_start & header_col_start need to be set equal to the top left corner of the pivot table => header_row_start=8, header_col_start='c' in the included example.
Column IDs must always be lowercase chars in quotes, e.g. 'a'.
👑New Meme Contest
👑
💰Reward : 100 USDT For Top 10 People🤑
👑Contest Link : Meme Contest
⭐Steps to take Part
⭐ Follow @dict00
⭐ Like RT Quite this tweet+comments @ 3 friends
⭐ Add your #DICT meme to the comments below
⭐ Must join Telegram Channel
⭐ Send proof in Telegram group with retweet link
#MemeContest#100USDT#USDT#giveaway
🔔Note: Please do your own research (DYOR) before joining to any project.Don't send any fee or penny without doing own research
✈️Business:@ProjectPromoters✅
@lingvanexbot
Qué puede hacer este bot?
Este es un bot traductor de alta calidad basada en redes neuronales para más de 50 idiomas.
➕ Traducir cualquier texto o palabras
➕ Convertir texto a voz
➕ Dar definiciones para cualquier palabra
➕ Diccionario
➕ Buscar por ejemplos de traducciones
Idioma: Múltiple
(visto en @BotsGram_cu)
#linguistic, #translate, #define, #dictionary, #dict, #text2speech, #speech, #examples, #sentence, #words