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: #profitloss

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

@CryptoM · Post #64871 · 10.04.2026 г., 06:00

🚀 Cryptocurrency Analyst Reports Significant Gains and Losses in BTC and ETH Positions Analyst @ai_9684xtpa posted on X about the latest updates on cryptocurrency positions, highlighting substantial financial movements. A user, @Jason60704294, shared in the comments section that they have set ten major goals and updated their current positions, showing a floating profit of $644,000. In the Bitcoin (BTC) short position, the user holds 2,567.49 BTC with an opening price of $71,554.61, currently experiencing a floating loss of $1.374 million. Meanwhile, the Ethereum (ETH) short position consists of 38,465.22 ETH, opened at a price of $2,248.74, resulting in a floating profit of $2.018 million. The discussion reflects the volatile nature of cryptocurrency trading, where significant gains and losses can occur based on market fluctuations. Traders often set strategic goals and adjust their positions accordingly to navigate the unpredictable market landscape. #Cryptocurrency#BTC#ETH#Bitcoin#Ethereum#Trading#ProfitLoss#MarketFluctuations#ShortPosition#FloatingProfit#FloatingLoss#CryptoAnalysis

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4197 · 20.02.2025 г., 07:00

AI Infrastructure Opportunities Emerging! New potential for large-scale AI infrastructure projects! 🤖🔗 While fears of AI replacing humans persist, the reality shows a need for collaboration. Specialized platforms are essential for this interaction. Check out inspirations for creating your own platform here. Additionally, Nansen analysts report that 15,431 wallets experienced significant profit/loss on LIBRA: 86% lost $251M, while a few gained $180M. Recent crypto updates: BTC ETF outflow: $64M, ETH ETF inflow: $19M. During the last 24 hours, 74K traders were liquidated, totaling $139M. Largest liquidation: ETH/USDT at $2M on Binance. #AI#Crypto#VC#Blockchain#Investment#Finance#Tech#DataScience#MarketTrends#Nansen#Wallets#LIBRA#BTC#ETH#Liquidation#ETFs#ProfitLoss#Infrastructure#Innovation#DigitalEconomy#Trading

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65184 · 11.04.2026 г., 16:56

🚀 Hyperliquid Whale Positions Reach $3.905 Billion Hyperliquid platform's whale positions have reached a total of $3.905 billion, according to ChainCatcher. Data from Coinglass reveals that long positions account for $1.992 billion, representing 51.01% of the total, while short positions amount to $1.913 billion, making up 48.99%. The profit and loss for long positions stands at $29.0862 million, whereas short positions show a loss of $13.7305 million. Notably, a whale address, 0xa5b0..41, has engaged in a 15x leveraged long position on ETH at a price of $2,148.7, currently showing an unrealized profit of $6.6987 million. #Hyperliquid#WhalePositions#Billion#ChainCatcher#Coinglass#LongPositions#ShortPositions#ETH#LeveragedPosition#ProfitLoss