TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #tables
@labyrinthclassh · Post #8643 · 01.11.2021 г., 07:55
˖ ࣪⭑ Dingg.. Dongg.. 🛎 Check it out students, the bell has rung. It’s such an honour to present our new #Tables. Dont forget to read our school rules before using it hoho. Have a wondrous day ahead! ♡⸝⸝
Hashtags
@ebm_base · Post #744 · 03.01.2025 г., 03:39
Про оформление отчетов Меня тут студенты спрашивали про то, до какого знака округлять и как оформлять таблички и чиселка в тексте. Собрал сколько-то источников с пояснениями, выложу и сюда тоже (да, я помню, что обещал про проверки на нормальность, к середине января распинаю проекты, закончится семестр и сяду писать текст =). Вообще, это не то чтобы какие-то устоявшиеся правила, это скорее вопрос дизайна, верстки, типографики и стандартов принятых в журнале. У физиков есть какие-то там свои конвенции, но попытка их применить в биомедицинском журнале достаточно часто вызывает непонимание рецензентов (например, у физиков принято среднее и sd округлять до разного количества знаков; биомедикам такое не заходит). Поэтому вместо жестких рекомендаций посоветую штуки, которые можно почитать, чтобы понять, чем руководствоваться при принятии решений (то есть, как можно уточнить правило "верстайте хорошо, а плохо не верстайте"). Начнем с двух статей; в обоих случаях советую почитать также статьи из библиографии, которые они упоминают. 1. Rudiments of Numeracy, Ehrenberg, 1977 — задает самую базовую рамку для верстки таблиц. Очень советую всем, хорошо написано, вынес оттуда много важного, а еще там очень красиво и минималистично. Рекомендасьон. 2. A Case for Simple Tables, Martin Koschat, 2005 — похожий текст, но поновее. На мой вкус, труба пониже, дым пожиже. Из более объемных текстов можно посмотреть в сторону книжек Tufte; начните с The visual display of quantitative information, 2nd ed., 2007. Там про графики и иллюстрации вообще, но есть и про таблички. Автора люто-бешено котируют ребята из Бюро Горбунова и дизайнеры вообще. Из более фастфудного: можно погулять по каналу и блогу Ильи Бирмана, он часто пишет про представление информации и таблички. В качестве стартовой точки можете взять вот этот список коротких видосиков с его курса про интерфейс и представление информации, минимум треть из них релевантна и для нас, пишущих и верстающих отчетики. Есть специальный канал табличный дизайн, там прицельно про это пишут. У них же есть табличный курс, я фоново имею в плане на него сходить, когда будет время и настроение. Я про них писал в первом посте на канале. Ну и можете погуглить всякие стайлгайды, госты и руководства для инженеров, физиков и верстальщиков, там наверняка этот вопрос будет освещен и нормирован. А еще 31.12 активной жизни канала исполнился год. Ура и вау, то ли еще будет! 🙏 #dataviz#tables
@kejiqu · Post #3756 · 12.09.2025 г., 07:30
谷歌“关门部”出手，Tables 工作跟踪和项目管理工具 12 月 16 日停运 谷歌将于2025年12月16日停止支持Tables，该工具由内部孵化器Area 120于2020年推出，旨在与Atlassian JIRA、Microsoft Project和Airtable等产品竞争。Tables提供模板、表单集成、任务分配及自动化流程等功能。此前，Tables工作区已切换为只读模式，并停止接纳新用户。谷歌建议用户将现有数据迁移至Google Sheets或AppSheet。Tables团队已转向为AppSheet开发新特性。用户可在服务关闭前查看和导出数据，但不能新增或编辑内容。谷歌提供了“导出到Sheets”功能及专用迁移工具，方便用户转移数据。IT之家 🏷#Google#Tables#关闭 📢频道👥群组📝投稿
@githubtrending · Post #15573 · 19.03.2026 г., 11:30
#java#a11y#accessibility#ai#bounding_box#document_parsing#eaa#html#json#markdown#ocr#ocr_recognition#pdf#pdf_accessibility#pdf_converter#pdf_extraction#pdf_parser#pdf_ua#rag#tables#tagged_pdf OpenDataLoader PDF is a free, open-source tool (Apache 2.0) that tops benchmarks with 0.90 accuracy for extracting structured data like Markdown, JSON (with bounding boxes), and HTML from any PDF—digital, scanned, or complex with tables, formulas, charts, and OCR in 80+ languages. It runs locally on CPU (0.05s/page fast mode), filters AI prompt injections for safety, integrates with LangChain/RAG, and automates accessibility tagging to Tagged PDF. You save time and costs on parsing for AI pipelines or compliance (vs. $50–200/manual doc), getting precise, private results for better LLM apps and legal standards. https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-pdf