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: #financialdata

当前筛选 #financialdata清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1996 · 03.04.2024 г., 08:03

#DataEngineer#ContractPosition#Remote#SQL#BigData#FinancialData#Python#BigQ#Looker#Snowflake Разыскиваем #DataEngineer на работу по контракту с крупной американской венчурной компанией. Контракт на 6 месяцев с возможностью перезаключения договора. Предпочтительна возможность работать в их часовых поясах, но возможны варианты. Стек технологий: GCP, ETL, Snowflake, BigQ, Python, Looker (нужен full stack) Английский B2 и выше – условие обязательное. Работать за пределами России и Беларуси - условие обязательное. Зарплата $5000 – 6500 NET Для связи: https://t.me/Tary_bird Description of the Data Engineer contract position: Location: Preferably San Francisco Bay Area, or remotely in the Pacific or Central Time zone. Company: A large venture company with assets of over $11 billion and employees in Austin, London, Menlo Park, and San Francisco. What you will be doing: As a data engineer, you will report to the head of data and analytics and help create the entire data structure and infrastructure supporting operations. Responsibilities: Design, create, and maintain the data infrastructure necessary for optimal extraction, transformation, and loading of data from various data sources using SQL, NoSQL, and big data technologies. Develop and implement data collection systems that integrate various sources such as company proprietary data and third-party data sources, etc. Create an automated process for collecting and visualizing user engagement data from CRM/UI. What we are looking for: Qualifications: • Experience of at least 3 years as a data engineer or full stack in the field of data warehousing, data monitoring, and building and maintaining ETL pipelines. • Valid experience with the Google cloud platform (GCP). • Deep experience with data pipeline and workflow management tools (e.g., Airflow). • Solid knowledge and experience with database design, setup, and maintenance. • Proven ability to work in highly dynamic environments with high product velocity. • Strong proficiency in Python. • Strong proficiency in SQL. • Familiarity with data visualization tools (Looker ). • Experience with Snowflake. • Experience with BigQuery. • Strong communication skills, both orally and in writing. • Familiarity with CRM (Affinity, Salesforce), automation tools (Zapier) Bonus points: • Experience in venture capital data operations/working with financial data. • Familiarity with CRM (Affinity, Salesforce), automation tools (Zapier). • Bachelor's or master's degree in computer science, database management, etc.

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64770 · 09.04.2026 г., 21:12

🚀 Android SDK Vulnerability Poses Risk to Crypto Wallet Apps A vulnerability in an Android Software Development Kit (SDK) could potentially expose sensitive data from crypto wallet applications, according to Microsoft Defender researchers. The flaw, which affects apps downloaded over 30 million times, may lead to the leakage of personally identifiable information, user credentials, and financial data. According to NS3.AI, there have been no reported instances of attackers exploiting this vulnerability so far. #AndroidSDK#vulnerability#cryptowallet#MicrosoftDefender#NS3AI#dataleak#personallyidentifiableinformation#usercredentials#financialdata#cybersecurity