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: #personaldata

当前筛选 #personaldata清除筛选
International News

@intnewsagency · Post #8875 · 24.03.2026 г., 12:44

Change.org and PADI Americas Fined in Russia for Data Law Violations Russian authorities have fined American platforms Change.org and PADI Americas Inc for breaching Russia’s personal data protection laws. The companies failed to properly store and handle Russian users’ data, prompting regulatory action. Experts stress that "personal data protection is a national security priority." This move underscores Russia’s tightening control over foreign digital services operating within its borders. #Russia#PersonalData#ChangeOrg#PADI#Sanctions The main news of Russia and the world ishere.

В РБК вышла статья по доступности персональных данных на электронных торговых площадках [1]. Более 2,2 миллиона записей и это продолжение результатов моего исследования о персональных данных в удостоверяющих центрах [2]. В этот раз я, вместо того чтобы самому публиковать, передал коллегам из РБК чтобы появился полноценный материал с комментариями экспертов. В третьей части самое ключевое - государственные информационные системы и то какие персональные доступны через них. Но это уже самая серьёзная история Ссылки: [1] https://www.rbc.ru/politics/29/04/2019/5cc2df569a7947c83b69b0d5 [2] https://begtin.tech/pdleaks-p1-uc/ #data#personaldata#privacy#leaks

Маленький преданонс. В августе-ноябре 2018 года мы в Информационная культура и Ассоциация участников рынка данных, а конкретно я лично проводили обследование открытых интерфейсов государственных информсистем и иных информационных систем под госрегулированием на предмет раскрытия из них персональных данных пользователей. Только на основе общедоступной информации. Результаты не были публичными, их направили в Минсвязь, Роскомнадзор, Генпрокуратуру, что-то всё ещё в работе, а многое уже исправлено. Около половины найденного - это сведения из удостоверяющих центров, государственных и не очень. И как раз в их случае большая часть найденного уже исправлена, а остальные не исправят пока их явно не "пнешь" похоже. Лично я долго думал что делать с найденным. Можно ли делать общедоступными результаты этого исследования? Можно ли рассказывать о путях вылова раскрытия перс. данных в информационных системах. В итоге ту часть исследования которая касается удостоверяющих центров мы будем делать общедоступной. Это подробный анализ систем с конкретными путями воспроизведения и скриншотами по 17 УЦ в которых выявлена эта история (из примерно 50% существующих которые мы проверили). Сейчас есть развилка: 1. Сделать это в виде собственного доклада, после перепроверки и дополнения информацией о том что было исправлено в итоге после чего рассылать пресс-релиз. 2. Поделиться с одним из крупных федеральных изданий под то что у них будет 1-2 журналиста готовых проверить то что тогда было выявлено и что исправлено и написать об этом качественный материал сославшись на Инфокультуру и Ассоциацию. Может быть даже провести это исследование повторно охватив 100% УЦ. Если есть идеи и предложения как это лучше сделать - пишите мне на [email protected] #openness#investigations#gis#personaldata