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
Сегодня в Ступино прошел уже 11-й по счету ежегодный конкурс профессионального мастерства «Мособлгаз Skills-2025».
Этот конкурс стал настоящей «Олимпиадой газовиков», собрав более 100 участников из 7 команд, готовых продемонстрировать свои навыки и стремление к вершинам профессионализма.
Каждый раз это не только соревнование, но и отличная возможность обменяться опытом, вдохновиться успехами друг друга и укрепить командный дух.
В одиночных и командных номинациях мы увидим лучших проектировщиков, продавцов-консультантов, электрогазосварщиков, машинистов экскаваторов, а также бригады аварийно-диспетчерского участков и слесарей по ремонту подземных газопроводов.
В этом году мы включили новые номинации: "Лучший наставник" и "Лучший студент". Это прекрасная возможность для тех, кто передает свои знания и опыт, а также для молодого поколения специалистов. Также впервые на конкурс приглашены сотрудники АО «Мособлтепло», которые в следующем году станут полноправными участниками соревнований, ведь у нас общая миссия – мы работаем, чтобы в домах Подмосковья было тепло и уютно!
Пожелал участникам уверенности в своих силах, упорной борьбы и, конечно же, честных побед! Вперед к новым достижениям!
@baranov_mosoblgaz
#Мособлгаз#Skills
📌Насколько Skills реально помогают LLM-агентам.
SkillsBench — исследование и первый бенчмарк, где Agent Skills тестируются как самостоятельный артефакт.
Авторы из 15+ топовых университетов взяли 84 задачи из 11 доменов, запустили 7 конфигураций моделей (Claude Code с Opus/Sonnet/Haiku 4.5 и 4.6, Gemini CLI с Gemini 3 Pro/Flash, Codex с GPT-5.2) и проверили 3 условия: без Skills, с готовыми Skills и с самостоятельно сгенерированными Skills. Итого: 7 308 траекторий с детерминированными верификаторами на pytest.
Готовые Skills в среднем поднимают pass rate на 16,2 процентных пункта: с 24,3% до 40,6%. Но картина неоднородная: в медицине прирост составил +51,9%, для производства — +41,9%, тогда как в разработке ПО всего +4,5%.
Это объяснимо: там, где модели плохо покрыты обучением (клинические протоколы, промышленные воркфлоу), Skills дают максимальный эффект. Там, где модель и так знает домен - почти ничего.
🟡Главный и неожиданный результат: самогенерация Skills не работает.
Когда моделям предлагали сначала написать нужные гайды, а потом решать задачу, средний результат упал на 1,3% по сравнению с работой вообще без Skills. Только Claude Opus 4.6 показал скромный плюс (+1,4%), а GPT-5.2 просел на 5,6%.
Иными словами - модели не умеют надежно создавать то знание, которым умеют пользоваться.
🟡Еще один интересный момент - это объем Skills.
Оптимальный вариант: 2–3 модуля, прирост +18,6%. При 4 и более - всего +5,9%. Подробная документация вообще дает отрицательный эффект: –2,9%, с ней агент буквально тонет в контексте.
Показательна и стоимость решения задач: Haiku 4.5 со Skills обходит Opus 4.5 без Skills — меньшая и более дешевая модель с готовыми Skills бьет старшую модель без них.
Gemini 3 Flash при этом показал лучший абсолютный результат среди всех конфигураций - 48,7% со Skills при цене $0,57 за одну задачу против $1,06 у Gemini 3 Pro.
🟡Страница проекта
🟡Arxiv
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#Benchmark#Skills
💠Прием в магистратуру Высшей школы бизнеса и предпринимательства!
🏆Отправьте документы для повышения своей профессиональной квалификации и изучения инновационных подходов!
🌠 Кандидат должен иметь стаж работы не менее 3 лет после окончания бакалавриата.
🔎 Более подробная информация по ссылке!
🔗 Ссылка для регистрации: e-tinglovchi.gsbe.uz
☎️ +998 71 239-03-15
#GraduateSchool#Admission#Learn#Skills
🔝Web-site |🔝Facebook | 🔝Instagram | 🔝Youtube
🇺🇿 Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi magistratura dasturlariga qabul!
📄O‘z kasbiy malakangizni oshirish va innovatsion yondashuvlarni o‘rganish uchun hujjatlaringizni yuboring!
❗️Nomzod oliy taʼlim muassasasining bakalavr darajasini tamomlagandan keyin kamida 3 yil ish stajiga ega bo'lishi shart.
🔎Batafsil ma'lumotushbu havolada!
🔗 Ro‘yxatdan o‘tish uchun havola: e-tinglovchi.gsbe.uz
💡 Zamonaviy biznes ta’limini tanlang – biz bilan kelajagingizni quring!
📞+998 71 239-03-15
#GraduateSchool#Admission#Learn#Skills
🔝Web-site |🔝Facebook | 🔝Instagram | 🔝Youtube