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 5 слични објави

Пребарај: #xno

当前筛选 #xno清除筛选
Coin Sonar

@CoinSonar · Post #244259 · 18.04.2026 г., 15:46

#XNO | Volume spike (USDT PAIR) 113 times the average volume 130.78K USDT traded in 15 min └Buying vol: 92.37K USDT 🟢 Boost score: 5/10 24h Vol: 111.03K USDT (Binance) Price: 0.587 (-0.8% in 24h)

Hashtags

Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #28546 · 15.03.2025 г., 11:16

#XNO/USDT analysis : #XNO is currently trading within a major support and resistance zone. It is currently encountering resistance from a minor resistance zone. It is anticipated that the price will decline from here and test the major support zone. TF : 4H Entry : $1.130 Target : $1.037 SL : $1.185

Hashtags

Coinlegs Cryptocurrency Signals

@coinlegs · Post #9668 · 06.01.2024 г., 08:05

🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 06.01.2024 08:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #SC | 0.00745 | PP: 100% | LP: 0% #SEI | 0.679 | PP: 100% | LP: 0% #SFP | 0.6866 | PP: 100% | LP: 0% #SHIB | 0.0000095 | PP: 100% | LP: 0% #SKL | 0.07887 | PP: 100% | LP: 0% #SLP | 0.002951 | PP: 100% | LP: 0% #SUPER | 0.5425 | PP: 100% | LP: 0% #THETA | 1.087 | PP: 100% | LP: 0% #TRB | 137.84 | PP: 100% | LP: 0% #TRX | 0.10275 | PP: 100% | LP: 0% #UMA | 1.995 | PP: 100% | LP: 0% #UNFI | 5.867 | PP: 100% | LP: 0% #VIB | 0.0712 | PP: 100% | LP: 0% #SCRT | 0.4394 | PP: 100% | LP: 0% #SXP | 0.3461 | PP: 100% | LP: 1% #SYN | 0.4054 | PP: 100% | LP: 1% #SYS | 0.1248 | PP: 100% | LP: 1% #TFUEL | 0.04529 | PP: 100% | LP: 1% #TKO | 0.2712 | PP: 100% | LP: 1% #TLM | 0.01544 | PP: 100% | LP: 1% #TROY | 0.002296 | PP: 100% | LP: 1% #TRU | 0.05051 | PP: 100% | LP: 1% #TWT | 1.0917 | PP: 100% | LP: 1% #UFT | 0.3549 | PP: 100% | LP: 1% #UNI | 6.137 | PP: 100% | LP: 1% #T | 0.03281 | PP: 100% | LP: 2% #STRAX | 1.224 | PP: 99% | LP: 0% #VET | 0.02952 | PP: 99% | LP: 0% #SUSHI | 1.055 | PP: 99% | LP: 1% #SUI | 0.8495 | PP: 99% | LP: 2% #SUN | 0.00788 | PP: 99% | LP: 2% #USTC | 0.02651444 | PP: 98% | LP: 0% #VOXEL | 0.238 | PP: 98% | LP: 0% #VTHO | 0.002246 | PP: 98% | LP: 0% #WBTC | 43611.94 | PP: 98% | LP: 0% #XNO | 1.123 | PP: 98% | LP: 0% #XVS | 11.76 | PP: 98% | LP: 0% #RUNE | 4.844 | PP: 98% | LP: 0% #RVN | 0.01938 | PP: 98% | LP: 1% #STX | 1.4889 | PP: 97% | LP: 0% #UTK | 0.0707 | PP: 97% | LP: 0% #YGG | 0.4641 | PP: 97% | LP: 0% #SAND | 0.4858 | PP: 97% | LP: 0% #VITE | 0.01781 | PP: 97% | LP: 1% #WAN | 0.2278 | PP: 97% | LP: 1% #VIDT | 0.02808 | PP: 97% | LP: 2% #WING | 9.45 | PP: 96% | LP: 0% #WNXM | 47.48 | PP: 96% | LP: 0% #XRP | 0.5643 | PP: 96% | LP: 0% #YFI | 7199 | PP: 96% | LP: 0% #ROSE | 0.1168 | PP: 96% | LP: 0% ... ——————————————————————— Total Predictions: 365 PP > 50%: 75 LP > 50%: 0 PP > 60%: 75 LP > 60%: 0 PP > 70%: 75 LP > 70%: 0 PP > 80%: 73 LP > 80%: 0 PP > 90%: 70 LP > 90%: 0 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability