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: #refining

当前筛选 #refining清除筛选

🚢Sinopec смещает фокус на экспорт на фоне снижения загрузки НПЗ. Китайская нефтехимическая группа Sinopec фиксирует снижение загрузки перерабатывающих мощностей в I-м квартале 2026 г, одновременно усиливая экспорт химической продукции. Коэффициент загрузки НПЗ снизился до 83% (-7,6 п.п. г/г), что связано с перебоями поставок сырья на фоне конфликта на Ближнем Востоке. Основным фактором выступает ограничение потоков через пролив Ормуз (Strait of Hormuz), через который проходит около 20% мировых поставок нефти и газа, что привело к дефициту сырья для азиатских переработчиков и снижению маржи переработки, несмотря на локальный рост цен на нефтепродукты. В ответ Sinopec переориентирует стратегию на экспорт: ожидается рост поставок химической продукции на 26% до 3,65 млн тонн в 2026 г. Компания также активно использует государственные механизмы поддержки, включая доступ к коммерческим запасам нефти и экспортные квоты. Экспорт нефтепродуктов остаётся значительным (4,32 млн тонн в I-м квартале), при этом внутренние ограничения на экспорт топлива в Китае подчёркивают приоритет обеспечения внутреннего рынка. Дополнительным негативным фактором стали убытки в СПГ-сегменте из-за роста спотовых закупок и перебоев поставок по долгосрочным контрактам. Стратегия Sinopec отражает адаптацию крупнейших переработчиков к нестабильности поставок: диверсификация сырья и акцент на экспорт позволяют компенсировать снижение внутренней загрузки и поддерживать финансовые показатели. 📌Sinopec — основана в 2000 году, крупнейшая нефтеперерабатывающая компания мира по мощности, государственная компания КНР. #oil#refining#China#energy#shipping

🚢Азиатские НПЗ сокращают загрузку из-за перебоев поставок нефти из Персидского залива. Нефтеперерабатывающие заводы Азии, зависимые от ближневосточной нефти, могут сократить производство из-за перебоев поставок после эскалации конфликта США–Иран. Транзит через Ормузский пролив, через который проходит около 20% мировой нефти, практически остановился после атак на суда. Азия получает около 60% нефти из стран Ближнего Востока, поэтому регион наиболее уязвим. Альтернативные поставки возможны из Бразилии, Западной Африки и США, однако время доставки превышает месяц, а фрахтовые ставки резко выросли. Премии на бразильскую лёгкую нефть для поставки в Китай достигли $13–14 за баррель к ICE Brent против $2–3 до конфликта. Стоимость перевозки нефти танкером типа VLCC из Мексиканского залива США в Китай выросла до $22,5 млн за рейс (+30% за несколько дней). Аналитики ожидают сокращение загрузки НПЗ на 5–20%, в отдельных случаях до 30% от проектной мощности. Некоторые китайские переработчики, включая Zhejiang Petrochemical и Fujian Refining and Petrochemical, уже начали снижать переработку. Для морского рынка это означает рост спроса на дальние маршруты из Атлантического бассейна, усиление тонно-мильного эффекта и дальнейшее давление на ставки танкеров VLCC. 📌FGE NexantECA — международная консалтинговая компания в области энергетических рынков, образованная после объединения FGE и NexantECA. Специализируется на аналитике нефти, газа и нефтехимии; компания является частной и принадлежит партнёрам и инвесторам. #OilMarket#VLCC#Hormuz#Refining#EnergyTrade

🚢Orlen превзошла ожидания по EBITDA на фоне сильной переработки. Польская энергетическая группа Orlen опубликовала квартальные результаты: скорректированная EBITDA LIFO составила PLN 12,15 млрд ($3,4 млрд), превысив консенсус (PLN 11,4 млрд) несмотря на снижение на 15% г/г. Поддержку обеспечил сильный downstream-сегмент (переработка и нефтехимия) на фоне благоприятной маржинальной среды. Чистая прибыль за квартал — PLN 3,13 млрд, ниже ожиданий (PLN 4,8 млрд) из-за обесценивания активов на PLN 3,34 млрд, включая PLN 2,2 млрд в downstream (переработка, нефтехимия и «новая химия»). Влияние оказали и более низкие цены на нефть и газ. Компания анонсировала капвложения PLN 36,3 млрд в 2026 году (против PLN 32,6 млрд годом ранее). Среди ключевых проектов — первая офшорная ВЭС Польши в Балтийском море и газовая электростанция в Грудзёндзе. 📌Orlen основана в 1999 году (консолидация польских НПЗ). Компания публичная (WSE); контрольный пакет принадлежит государству Польша через Министерство государственных активов. #energy#refining#Poland#downstream#Orlen