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: #hoith

当前筛选 #hoith清除筛选

Как я влюбился в картографию Хочу поделится проектом, который в свое время зажег во мне интерес к картографии и представлению информации. https://nakarte.me/#m=15/46.46893/8.10358&l=O/Si&r=46.798562/8.231974/Switzerland ↑ Сначала откройте ссылку и полистайте карту Все началось с заметки в блоге Эдварда Тафти про топографический атлас Швейцарсих Альп. На примере этой карты, он объясняет принципы хорошей визуализации: Общие принципы - Фокус на содержании. - Высокое разрешение. - Каждый элемент имеет несет в себе информацию, нет элементов «для красоты». - Видно картину в целом, а детали вписаны в контекст и доступны при необходимости. Детали - Объекты органично вписаны в рельеф, нет нужды во всплывающих окнах. По соседним деталям можно понять размеры рядом стоящих. - Контрастные контурные линии проявляют топографический рельеф гор. Подписи рядом с ними и на пиках сообщают количественную информацию. Цвет - Низкий контраст не создает визуального шума. - Интуитивные цвета, основанные на объектах из природы — белый снег, черные скалы, голубая вода, зеленая растительность. Типографика - Строгая иерархия шрифтов и их насыщенности (см. дополнение в коментах). - Размер шрифта соответствует масштабу объекта — чем больше объект, тем больше шрифт. Почему это круто? Все это вместе создает эффект проявления информации Когда я впервые увидел эту анимацию плавно двигающейся карты — я словил ощущение эйфории и расфокуса — информация как будто сама заливалась мне в глаза и я её моментально понимал. С тех пор, я искал и пробовал делать штуки, которые бы повторили это ощущение. У Тани Мисютиной из лаборатории данных как раз недавно вышла заметка про этот эффект. Очень советую почитать. Ещё Таня рассказывала как книжки Тафти повлияли на неё и вдохновили начать заниматься визуализацией данных. #hoith#любопытство

Почему карта возможно не лучший каркас для визуализации данных Продолжаю рассказывать про персональный проект. Как вы могли догадаться речь пойдет про карту. Любые данные — это косвенное отражение того что происходит в реальном мире. Даже спутниковое фото может искажать реальное положение вещей. Что уж говорить о численной статистике, которая была собрана людьми в неидеальных условиях за большой период времени. Если в данных есть графа с местоположением, это не значит что карта — подходящий способ визуализации. Есть даже мем про то что все карты Европы выглядят одинаково Данные никогда не находятся в вакууме и закономерность в статистике может отражать не то, что пытались измерить. Почему же в моем случае карта подходит? Я пытаюсь визуализировать возраст домов. Минимальная частица тут — год, когда были возведены стены фасада (год постройки). В городе домов много, и общие закономерности можно оценить по столбчатой диаграмме — года выстроить по порядку, а высотой столбика показать количество домов построенных в этом году. Но чтобы действительно проявить суть информации — какие исторические слои сохранились до наших дней и как они соотносятся с моим текущим пониманием местности — эти данные нужно нанести на карту города. То есть нужно задать ключевой вопрос: помогает ли визуализация найти новые знания в общем массиве данных, или просто показывает то, что я мог увидеть и в таблице? На выходных я буду рассказывать про проект на Новисадском Митапе. Запись уже закрыта, но если вы в Сербии или поблизости — можете написать организаторам, иногда люди не успевают попасть и открываются свободные места. #hoith#maps

Hashtags

Карта возраста домов — ссылки Онлайн версия карты домов Томска. По нажатию открывается карточка дома с доступной информацией https://kontikimaps.ru/how-old/tomsk?p=h-tom Мой рассказ о процессе создания карты https://kontikimaps.ru/how-old/tomsk/process?p Карты других городов https://kontikimaps.ru/how-old/cities?p=h-menu Пост Никиты Славина на Хабре с которого все началось https://habr.com/ru/articles/504216/ Рассказ Александра Качкаева о карте Пензы и написании фреймворка для сбора данных https://kontikimaps.ru/how-old/penza/process?p=h-pnz Сайт издательства Кон Тики https://kontikimaps.ru #hoith#maps#сделал