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 8 слични објави

Пребарај: #requests

当前筛选 #requests清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #268 · 26.02.2017 г., 05:52

https://pawelmhm.github.io/asyncio/python/aiohttp/2016/04/22/asyncio-aiohttp.html 👌Making 1 million requests with python -#aiohttp Apr 22, 2016 - by Paweł Miech - about: #asyncio, aiohttp, #python In this post I’d like to test limits of python aiohttp and check its performance in terms of requests per minute. Everyone knows that asynchronous code performs better when applied to network operations, but it’s still interesting to check this assumption and understand how exactly it is better and why it’s is better. I’m going to check it by trying to make 1 million #requests with aiohttp client. How many requests per minute will aiohttp make? What kind of exceptions and crashes can you expect when you try to make such volume of requests with very primitive scripts? What are main gotchas that you need to think about when trying to make such volume of requests?

djangoproject

@djangoproject · Post #219 · 04.01.2017 г., 22:43

https://www.blog.pythonlibrary.org/2012/06/08/python-101-how-to-submit-a-web-form/ Today we’ll spend some time looking at three different ways to make Python submit a web form. In this case, we will be doing a web search with duckduckgo.com#searching on the term “python” and saving the result as an HTML file. We will use Python’s included #urllib modules and two 3rd party packages: #requests and #mechanize. We have three small scripts to cover, so let’s get cracking!

djangoproject

@djangoproject · Post #536 · 28.12.2017 г., 10:21

http://www.djangocrew.com/blog/how-startstopget-google-compute-instance-python/ In this post we gonna tell you about How to start/stop/get for the #google compute instance with python. Sometimes we don’t want (or need) a compute engine instance running 24hs every day but we need to run #task/s periodically. To solve this we can have an app engine task runing using cron service to start the VM instance. Once the VM has started, it can have a startup script that runs the actual task it was needed for and then stops the machine. #REST#Linux#Windows#requests

djangoproject

@djangoproject · Post #421 · 21.08.2017 г., 10:39

https://alysivji.github.io/flask-part1-generating-html-pages-with-mongoengine-jinja2.html Generating HTML Pages from #MongoDB with #MongoEngine and #Jinja2 (Flask Part 1) Summary Overview of MongoDB Discussion of Object-Relational Mapping (#ORM) Use MongoEngine to get items out of MongoDB Render #HTML pages using Jinja2 Interact with #REST API to send emails with #Requests

djangoproject

@djangoproject · Post #420 · 21.08.2017 г., 10:36

https://alysivji.github.io/mongodb-pipelines-in-scrapy.html #Scraping Websites into #MongoDB using Scrapy #Pipelines Summary Discuss advantages of using Scrapy framework Create #Reddit spider and scrape top posts from list of subreddits Implement Scrapy pipeline to send scraped data into MongoDB Sure, we could hack together a solution using #Requests and #Beautiful_Soup (bs4), but if we ever wanted to add features like following next page links or creating data validation pipelines, we would have to do a lot more work.

djangoproject

@djangoproject · Post #519 · 10.12.2017 г., 18:14

https://blog.wallaroolabs.com/2017/12/stateful-multi-stream-processing-in-python-with-wallaroo/ #Wallaroo is a high-performance, open-source framework for building distributed stateful applications. In an earlier post, we looked at how Wallaroo scales #distributed_state. In this post, we’re going to see how you can use Wallaroo to implement multiple data processing #tasks performed over the same shared #state. We’ll be implementing an application we’ll call “Market Spread” that keeps track of the latest pricing information by stock while simultaneously using that state to determine whether stock order #requests should be rejected. #pipeline

djangoproject

@djangoproject · Post #224 · 07.01.2017 г., 16:53

#AI #automated_testing #automation #asyncio #atexit #button #concurrency #Coroutines #data_mining #dropdownbox #Debian #decorators #django_cms #form #Google #Gym #intelligence #input #lists #machine_learning #map #Metaprogramming #Micro_services #monitoring #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #numerical #OAuth #package #pytest #python #requests #Requests #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #sessions #TensorFlow #text_boxes #text #telegram #Threads #tuples #Universe #urllib #upload