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: #gft

当前筛选 #gft清除筛选
American Crypto©

@americancryptotrading · Post #27055 · 19.11.2024 г., 19:29

🇺🇸#GFT/USDT is retesting the supportzone on 3D timeframe🔍 Preparing for bounce✈️ American Crypto©

Hashtags

Coinlegs Cryptocurrency Signals

@coinlegs · Post #9696 · 09.01.2024 г., 06:21

🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 09.01.2024 06:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #NFP | 0.58321 | PP: 92% | LP: 9% #FIRO | 1.585 | PP: 90% | LP: 0% #GFT | 0.02027 | PP: 87% | LP: 100% #JTO | 1.7112 | PP: 86% | LP: 100% #NTRN | 1.5177 | PP: 78% | LP: 100% #ORDI | 74.726 | PP: 77% | LP: 100% #TIA | 15.578 | PP: 77% | LP: 100% #VANRY | 0.05837 | PP: 74% | LP: 96% #IQ | 0.00531 | PP: 66% | LP: 100% #MEME | 0.023135 | PP: 64% | LP: 90% #ACE | 8.2438 | PP: 28% | LP: 91% #ARK | 0.7136 | PP: 23% | LP: 91% ——————————————————————— Total Predictions: 366 PP > 50%: 328 LP > 50%: 18 PP > 60%: 202 LP > 60%: 17 PP > 70%: 54 LP > 70%: 16 PP > 80%: 36 LP > 80%: 16 PP > 90%: 1 LP > 90%: 9 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability