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
🕵️ Arthur Hayes Buys Another $1.1 Million in HYPE
According to Lookonchain, Arthur Hayes bought another 26,022 HYPE yesterday for about $1.1M, marking his first HYPE purchase in nearly three months. He now holds 247,334 HYPE worth approximately $10.44M, with unrealized gains exceeding $2.5M. Bitwise is also advancing its Hyperliquid index ETF filing. #etf
#ETF
Bitcoin-ETF BlackRock в топе притока средств
Bitcoin-ETF от BlackRock — IBIT — занял 11 место по притоку средств в апреле с показателем около $2,3 млрд.
Это примечательно, так как IBIT — единственный ETF в списке с отрицательной доходностью с начала года (YTD), но при этом продолжает привлекать капитал.
Для нового ETF такой объем притоков — редкость: обычно подобные позиции занимают уже устоявшиеся фонды.
Также в топе оказался DRAM ETF (12 место). Это тематический фонд, ориентированный на сектор памяти и полупроводников (DRAM-чипы) — один из ключевых сегментов инфраструктуры для AI и дата-центров.
#ETF
Bitwise и Roundhill запускают ETF на prediction markets
Компании Bitwise и Roundhill подали заявки на новые ETF, завязанные на рынки прогнозов.
Что внутри:
— ставки на рецессию (Yes / No)
— трекинг событий вроде увольнений в технологическом секторе
Это первые ETF такого типа — фокус смещается на макроэкономику и реальные экономические события.
Фактически речь о новом классе инструментов: инвесторы смогут получать экспозицию к вероятности событий, а не к самим активам.
#ETF
GSR запустил ETF на BTC, ETH и SOL
GSR объявила о запуске своего первого ETF под тикером BESO. Это активно управляемый фонд, который инвестирует в Bitcoin, Ethereum и Solana. Комиссия фонда составляет 1%.
Задача фонда — обгонять индекс из BTC, ETH и SOL, а не просто повторять его структуру. На этом фоне Bloomberg-аналитик James Seyffart считает, что именно такие корзинные крипто-ETF — активные и пассивные — могут стать одним из самых быстрорастущихсегментов рынка в ближайшие годы.
#ETF
Bitwise и GraniteShares подали заявки на “prediction-style” ETF
Bitwise и GraniteShares присоединились к Roundhill Investments и подали заявки на запуск ETF с механикой, напоминающей рынки прогнозов.
Фонды предполагают бинарную структуру выплат: инвесторы фактически делают ставку на наступление конкретного события к определенной дате, а расчет происходит по принципу “да/нет”.
Если регулятор одобрит структуру, это станет новым форматом ETF, который приблизит традиционный рынок к логике prediction markets.
#ETF
ProShares запустил KRYP - ETF на корзину CoinDesk 20.
ProShares вывел на NYSE Arca фонд ProShares CoinDesk 20 Crypto ETF (KRYP). Он дает экспозицию к 20 крупнейшим и наиболее ликвидным криптоактивам через индекс CoinDesk 20.
В индексе нет стейблкоинов, мемкоинов, wrapped- и privacy-токенов. Пересмотр состава и весов - раз в квартал (январь, апрель, июль, октябрь). Ограничения по концентрации: до 30% на крупнейший актив и до 20% на остальные при назначении весов.
KRYP не покупает крипту напрямую: фонд использует свопы для повторения динамики индекса. Комиссия (expense ratio) - 0,58%, распределения заявлены ежемесячно.