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 3 слични објави

Пребарај: #functools

当前筛选 #functools清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #88 · 11.07.2016 г., 11:54

https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.partialmethod class #functools.partialmethod(func, *args, **keywords) Return a new #partialmethod descriptor which behaves like partial except that it is designed to be used as a method definition rather than being directly callable. func must be a descriptor or a callable (objects which are both, like normal functions, are handled as descriptors). When func is a descriptor (such as a normal Python function, classmethod(), staticmethod(), abstractmethod() or another instance of partialmethod), calls to __get__ are delegated to the underlying descriptor, and an appropriate partial object returned as the result. When func is a non-descriptor callable, an appropriate bound method is created dynamically. This behaves like a normal Python function when used as a method: the self argument will be inserted as the first positional argument, even before the args and keywords supplied to the partialmethod constructor.

djangoproject

@djangoproject · Post #267 · 23.02.2017 г., 13:44

https://www.python.org/dev/peps/pep-0443/ This PEP proposes a new mechanism in the #functools standard library module that provides a simple form of generic programming known as #single_dispatch#generic functions. A generic function is composed of multiple functions implementing the same operation for different types. Which implementation should be used during a call is determined by the #dispatch algorithm. When the implementation is chosen based on the type of a single argument, this is known as #single_dispatch . #overloading

djangoproject

@djangoproject · Post #97 · 11.07.2016 г., 12:18

https://docs.python.org/3/library/asyncio-eventloop.html #Calls Most #asyncio functions don’t accept keywords. If you want to pass #keywords to your callback, use #functools.partial(). For example, #loop.#call_soon(functools.partial(print, "Hello", flush=True)) will call print("Hello", flush=True). #Note functools.partial() is better than lambda functions, because asyncio can inspect functools.partial() object to display parameters in debug mode, whereas lambda functions have a poor representation. BaseEventLoop.call_soon(callback, *args) Arrange for a callback to be called as soon as possible. The callback is called after call_soon() returns, when control returns to the event loop. This operates as a FIFO queue, callbacks are called in the order in which they are registered. Each callback will be called exactly once. Any positional arguments after the callback will be passed to the callback when it is called. An instance of asyncio.Handle is returned, which can be used to cancel the callback. Use functools.partial to pass keywords to the callback. BaseEventLoop.call_soon_threadsafe(callback, *args) Like call_soon(), but thread safe. See the concurrency and multithreading section of the documentation.