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 4 слични објави

Пребарај: #elnino

当前筛选 #elnino清除筛选
NEA Singapore

@NEASingapore · Post #616 · 11.08.2023 г., 04:16

Have you heard of El Niño? Even though Singapore is thousands of kilometres away from the Pacific Ocean, we are not immune to this global climate event that causes fluctuations in our weather patterns, leading to less rainfall and hotter temperatures. El Niño conditions have developed and are predicted to strengthen over the next few months and persist at least until the end of 2023. Let’s be prepared and adapt to these changes together, learn more at go.gov.sg/el-nino#SGWeather#ElNino

Amazing Geography 🌍

@amazingeo · Post #8 · 09.08.2025 г., 13:52

🌍 The El Niño and La Niña cycles shift ocean temperatures across the Pacific, affecting weather patterns around the globe, from droughts in Australia to floods in South America. ✨ #ElNino⚡#LaNina⚡#climate⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography 🌍

🚢Учёные предупреждают о супер-Эль-Ниньо: балкеры ждёт новая волатильность. Климатологи предупреждают о возможном формировании очень сильного явления Эль-Ниньо, которое может стать одним из самых интенсивных за всю историю наблюдений. Такое развитие событий способно вызвать экстремальные погодные явления по всему миру — засухи, наводнения и периоды сильной жары. Для рынка сухогрузных перевозок это означает дополнительную нестабильность в товарных потоках. Особенно чувствительными могут оказаться типоразмеры балкеров Handysize, Supramax и Panamax, которые активно используются для перевозки сельскохозяйственных грузов, включая зерно и агропродукцию. Изменения климатических условий способны существенно повлиять на урожайность и географию экспорта, что, в свою очередь, меняет маршруты перевозок и усиливает тонно-мильный фактор. В результате погодные колебания всё чаще становятся важным драйвером фрахтовых ставок наряду с геополитикой и макроэкономикой. Аналитики отмечают, что сухогрузный рынок уже сталкивается с ростом погодных рисков, которые могут усиливать цикличность спроса на перевозки сырья и продовольствия. 📌NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) — американское государственное агентство, основанное в 1970 году, занимается мониторингом океанов, атмосферы и климатических процессов, включая исследования явления Эль-Ниньо. Организация финансируется федеральным бюджетом США. #DryBulk#ElNino#CommodityMarkets#ShippingRisk#ClimateImpact

#ElNino#SuperElNino#ClimateChange#WeatherAnomalies#GlobalWarming#climate#destruction#anomaly#climatecrisis#weather 🌍 Изменение климата делает супер-Эль-Ниньо 2026–2027 годов иным: планета теперь теплее 🌡️ Климатологи предупреждают, что предстоящее событие супер-Эль-Ниньо 2026–2027 годов будет значительно отличаться от предыдущих мощных эпизодов в 2015–2016 годах, 1997–1998 годах и 1982–1983 годах. 🌊 Основная причина — глобальное потепление. Фоновые температуры поверхности моря в тропической части Тихого океана теперь заметно выше, чем они были несколько десятилетий назад. Это усиливает конвекцию и грозовую активность над океаном. ⚡ Грозовая активность в Тихом океане во многом определяет, как Эль-Ниньо влияет на глобальные погодные условия — включая распределение осадков, засухи, наводнения, ураганы и волны тепла по всему миру. 🔥 Ситуация показывает, как климатический кризис меняет даже хорошо известные природные явления, делая их более интенсивными и непредсказуемыми. 📎 Источник: Бен Нолл (NOAA) и климатические модели ECMWF