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: #industrialoutput

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

@CryptoM · Post #65447 · 13.04.2026 г., 09:14

🚀 Investors May Shift Focus from Geopolitical News to Economic Data, Analyst Suggests On April 13, Christian Gattiker, Head of Research at Bank Julius Baer, indicated in a research report that investors might be becoming less sensitive to daily Middle Eastern headlines. According to Jin10, Gattiker noted that after weeks of geopolitical dominance in the markets, there is a significant possibility that investors will cautiously return to a more 'normal' market mechanism, focusing on macroeconomic data and corporate fundamentals. Upcoming U.S. producer price data, industrial output figures, and the Federal Reserve's Beige Book are expected to provide insights into inflation dynamics and potential economic momentum. #Investors#GeopoliticalNews#EconomicData#Macroeconomics#CorporateFundamentals#USProducerPriceData#IndustrialOutput#FederalReserve#Inflation#EconomicMomentum

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64529 · 09.04.2026 г., 06:19

🚀 Germany's Industrial Output Falls Unexpectedly in February Germany's Federal Statistical Office announced on Thursday that industrial output in February unexpectedly declined, with energy price shocks from Middle Eastern conflicts expected to further suppress production. According to Jin10, industrial output fell by 0.3% month-on-month in February, following a revised flat reading in January. The market had generally anticipated a 0.5% increase for February. The decline in output was primarily driven by decreases in the construction sector, as well as in the electronics, optical products, and pharmaceutical industries. In contrast, the Federal Statistical Office noted that automobile production saw growth after a significant drop in January. #Germany#IndustrialOutput#Economy#Manufacturing#Construction#Electronics#Pharmaceuticals#Automobile#EnergyPrices#February