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: #euronext

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

@CryptoM · Post #64653 · 09.04.2026 г., 12:36

🚀 Pyth Launches Data Marketplace with Support from Major Financial Institutions Pyth has announced the official launch of its Pyth Data Marketplace, backed by six major financial institutions. According to Odaily, the participating entities include Euronext, Exchange Data International, Fidelity Investments, OTC Markets Group, SGX's FX data business, and Tradeweb. These institutions previously distributed data primarily through traditional data suppliers and proprietary terminals. The Pyth Data Marketplace enables institutions to distribute various proprietary data, such as macroeconomic indicators, OTC pricing, and foreign exchange benchmarks, while retaining ownership, pricing rights, and attribution. #Pyth#DataMarketplace#FinancialInstitutions#MacroeconomicIndicators#OTCpricing#FXbenchmarks#Euronext#FidelityInvestments#SGX#Tradeweb#PYTH

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65144 · 11.04.2026 г., 12:05

🚀 Pyth Launches Data Marketplace with Support from Major Financial Institutions On April 11, Pyth announced the official launch of its Pyth Data Marketplace. According to BlockBeats, the marketplace has gained the backing of six major financial institutions as data providers. These institutions include Euronext, Exchange Data International, Fidelity Investments, OTC Markets Group, SGX's FX data business, and Tradeweb. Previously, these organizations primarily distributed data through traditional suppliers and proprietary terminals. The Pyth Data Marketplace allows institutions to distribute proprietary data, such as macroeconomic indicators, over-the-counter pricing, and foreign exchange benchmarks, while retaining ownership, pricing rights, and attribution. #Pyth#DataMarketplace#FinancialInstitutions#Euronext#FidelityInvestments#OTCMarketsGroup#SGX#Tradeweb#MacroeconomicIndicators#ForeignExchange#OTCpricing#PYTH