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
Parsing.uz — bu Oʻzbek tilida ishlovchi onlayn xizmat bo‘lib, lotin alifbosidagi matnni kirill alifbosiga va aksincha o‘girishga moʻljallangan.
Quyidagi asosiy funksiyalari bor:
➖ Word, Excel, PowerPoint, PDF, TXT va OpenDocument (odt, ods) formatdagi hujjatlarni lotindan kirillga yoki kirilldan lotinga konvertatsiya qilish.
➖ «Ў», «Қ», «Ҳ», «Ғ», «Ч», «Ц» kabi o‘zbek alifbosidagi harflarni noto‘g‘ri tarjima qiladigan ba’zi dasturlardagi muammolarni tuzatish.
Afzalliklari:
➖Matnni avtomatik va tez oʻgirish imkoniyati.
➖ Hujjatlar bilan ishlaganda qulay — turli fayl formatlarini qoʻllab-quvvatlaydi.
➖ Oʻzbek tiliga xos harflar bilan ishlashda aniqlik
✅Bizning barcha loyihalar | #parsing
🍯 Как узнать, что токен — honeypot?
🚩Красный флаг — Что это значит
🤖 Нет исходного кода контракта на explorer'е — Скрывают детали схемы
📉 Нельзя увидеть, кто продавал токен — Только покупки, значит ловушка
🔐 Контракт не верифицирован — Может быть встроен запрет на продажу
💸 Высокие комиссии (от 30% и выше) — Крипто-вампиризм
🧠 Слишком активный памп без причины — Это не инсайд, это развод
Также можно использовать honeypot checker'ы, например: https://honeypot.is, https://tokensniffer.com
Итог:
Honeypot в крипте — это когда тебе дают “попробовать” токен, но забирают всё остальное.
Ты не трейдер. Ты наживка.
Купить можно — выйти нельзя.
#PARSING
💰"NFT-дроп как метод самообнуления"
Фейковые дропы, NFT и TON-розыгрыши в Телеге — всё ещё рабочий скам, только обёртка стала красивее.
Хочешь понять, как именно у тебя сливают кошелёк за 3 клика — листай слайды.
Если ты до сих пор веришь в подарки от Telegram — читай дважды.
#PARSING
🤡«Меня не развести, я в интернете с 2012-го, я шарю»
— сказал чел и через 3 минуты назвал код из СМС «сотруднику банка».
Почему мы так уверены, что не попадёмся?
Потому что мозг делает тупейшую вещь — он думает, что уже всё знает.
Разберем по пунктам:
1. Иллюзия иммунитета
- Ты слышал тысячи историй, видел мемы, читал в тгк/вк, как “лохов разводят на деньги”.
- И думаешь: «Это с ними. Я-то гений. Я-то шарю».
- Поздравляем, ты в зоне риска.
2. “Это слишком глупо, чтобы сработать”
- Звонит бот: «Ваш договор просрочен, переведите деньги на безопасный счёт».
- Ты рофлишь… а потом через 3 звонка — реальный голос, знание твоих данных, угроза суда.
- И ты уже не ржёшь. Ты паникуешь.
3. Эффект доверия
- Как только слышим «банк», «налоговая», «Минцифра» — 🧎♂️ автоматически подчиняемся.
- Это инстинкт. Нам проще поверить, чем спорить.
- А скамеры — этим и живут.
4. Психология паники
- «На вас оформлен кредит, сейчас деньги спишутся!»
- Таймер, давление, угроза.
Мозг — в режиме “бей или беги”.
Ты бьёшь... по кнопке перевода.
Вывод:
Если ты думаешь, что “ не лох/гений/нетакуся ” — ты не защищён, а уязвим - как посылка из Shein на таможне📦.
Реально защищён — только тот, кто осознан и готов к разводу. Кто знает схемы. Кто не доверяет звонкам. Кто дважды проверяет.
Не будь уверенным. Будь внимательным!
#PARSING
Ребятки, подготовил для вас краткую навигацию по каналу, чтобы ничего не затерялось.
Интересные для себя темы ищем по хештегам ниже:
#NEWS - новые, как твои кроссики👟, новости о недо-мошенниках
#SCAM - свежайшие, как спелый персик🍑, схемы (лучше перебдеть, чем недобдеть)
#HOT - горячие, как бабушкины блинчики🥞, новости о том, что запрещают или запретят в скором времени
#TOP - собрали хит-парад способов стать бомжом🏚, даже не выходя из дома.
#PARSING - разбираем, почему при слове “уголовная ответственность” ты сливаешь бабки быстрее, чем суши по акции🍣.
#python#agents#generative_ai_tools#llamacpp#llm#onnx#openvino#parsing#retrieval_augmented_generation#small_specialized_models
llmware is a powerful, easy-to-use platform that helps you build AI applications using small, specialized language models designed for business tasks like question-answering, summarization, and data extraction. It supports private, secure deployment on your own machines without needing expensive GPUs, making it cost-effective and safe for enterprise use. You can organize and search your documents, run smart queries, and combine knowledge with AI to get accurate answers quickly. It also offers many ready-to-use models and examples, plus tools for building chatbots and agents that automate complex workflows. This helps you save time, improve accuracy, and securely leverage AI for your business needs[1][3][5].
https://github.com/llmware-ai/llmware