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 2 слични објави

Пребарај: #sklearn

当前筛选 #sklearn清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2226 · 22.07.2024 г., 18:04

#вакансия#ds Мы в Циан 🏘 ищем сильного Senior Data Scientist-а в команду CRM. Локация - Полная удаленка внутри РФ. Если есть желание ходить в офис, у нас есть замечательные современные офисы в Москве, Питере и Новосибе. Вилка - от 350 до 500 гросс, готовы обсуждать О нас В Циан большая команда ML. В команде настроены процессы перфоманс ревью, регулярного обмена опытом, выделяем время на исследовательскую работу! Команда CRM занимается прямыми коммуникациями с клиентами (пуши, емейлы, смски и тд) Наш стек ● Python (Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch); ● Экосистема Hadoop (PySpark, Hive, Kafka); ● Airflow; Задачи: ● Повышение эффективности пуш-уведомлений, емейлов и других каналов прямых коммуникаций с клиентами; ● Оптимизация коммуникационной нагрузки, выбор оптимального канала коммуникации, выбор оптимального времени отправки; Требования к кандидату ● Опыт: Не менее 3х лет релевантного опыта на позиции DS в продуктовой компании ● Python: пишет легко читаемый и поддерживаемый код ● SQL (оконные функции, оптимизация запросов) ● Apache стек: HDFS/Kafka/Spark (DF API) ● Классический ML: бустинги, линейные модели. ● Базовые знания в NLP и CV: трансформеры, TF-IDF ● DL: PyTorch. Плюшки: ДМС с первого дня (стоматология, госпитализация, полис ВЗР), Кафетерий льгот Benefactory, 5 day off в год, помимо основного отпуска. Пишите в ЛС рекрутеру / мне (@DANAlina95 / @kgavrilchik) или скидывайте свои резюме на [email protected] #Python#Numpy#SciPy#Pandas#sklearn#PyTorch#Hadoop#PySpark#Hive#Kafka#Airflow