struct模块提供了用于在字节字符串和Python原生数据类型之间转换函数,比如数字和字符串。

Python版本: 2.x & 3.x

  该模块作用是完成Python数值和C语言结构体的Python字符串形式间的转换。

这可以用于处理存储在文件中或从网络连接中存储的二进制数据,以及其他数据源。

1. 模块函数和Struct类

  它除了提供一个Struct类之外,还有许多模块级的函数用于处理结构化的值。这里有个格式符(Format specifiers)的概念,是指从字符串格式转换为已编译的表示形式,类似于正则表达式的处理方式。通常实例化Struct类,调用类方法来完成转换,比直接调用模块函数有效的多。下面的例子都是使用Struct类。

2. Packing(打包)和Unpacking(解包)

  Struct支持将数据packing(打包)成字符串,并能从字符串中逆向unpacking(解压)出数据。

  在本例中,格式指定器(specifier)需要一个整型或长整型,一个两个字节的string,和一个浮点数。格式符中的空格用于分隔各个指示器(indicators),在编译格式时会被忽略。

import struct

import binascii

values = (1, 'ab'.encode('utf-8'), 2.7)
s = struct.Struct('I 2s f')
packed_data = s.pack(*values) print('原始值:', values)
print('格式符:', s.format)
print('占用字节:', s.size)
print('打包结果:', binascii.hexlify(packed_data))

# output
原始值: (1, b'ab', 2.7)
格式符: b'I 2s f'
占用字节: 12
打包结果: b'0100000061620000cdcc2c40'

  这个示例将打包的值转换为十六进制字节序列,用binascii.hexlify()方法打印出来。

  使用unpack()方法解包。

import struct
import binascii packed_data = binascii.unhexlify(b'0100000061620000cdcc2c40') s = struct.Struct('I 2s f')
unpacked_data = s.unpack(packed_data)
print('解包结果:', unpacked_data)

# output
解包结果: (1, b'ab', 2.700000047683716)

  将打包的值传给unpack(),基本上返回相同的值(浮点数会有差异)。

3. 字节顺序/大小/对齐

  默认情况下,pack是使用本地C库的字节顺序来编码的。格式化字符串的第一个字符可以用来表示填充数据的字节顺序、大小和对齐方式,如下表所描述的:

Character Byte order Size Alignment
@ 本地 本地 本地
= 本地 standard none
< little-endian(小字节序) standard none
> big-endian(大字节序) standard none
! network (= big-endian) standard none

  如果格式符中没有设置这些,那么默认将使用 @

  本地字节顺序是指字节顺序是由当前主机系统决定。比如:Intel x86和AMD64(x86-64)使用小字节序; Motorola 68000和 PowerPC G5使用大字节序。ARM和Intel安腾支持切换字节序。可以使用sys.byteorder查看当前系统的字节顺序。

  本地大小(Size)和对齐(Alignment)是由c编译器的sizeof表达式确定的。它与本地字节顺序对应。

  标准大小由格式符确定,下面会讲各个格式的标准大小。

示例:

import struct
import binascii values = (1, 'ab'.encode('utf-8'), 2.7)
print('原始值 : ', values) endianness = [
('@', 'native, native'),
('=', 'native, standard'),
('<', 'little-endian'),
('>', 'big-endian'),
('!', 'network'),
] for code, name in endianness:
s = struct.Struct(code + ' I 2s f')
packed_data = s.pack(*values)
print()
print('格式符 : ', s.format, 'for', name)
print('占用字节: ', s.size)
print('打包结果: ', binascii.hexlify(packed_data))
print('解包结果: ', s.unpack(packed_data))

# output
原始值 : (1, b'ab', 2.7) 格式符 : b'@ I 2s f' for native, native
占用字节: 12
打包结果: b'0100000061620000cdcc2c40'
解包结果: (1, b'ab', 2.700000047683716) 格式符 : b'= I 2s f' for native, standard
占用字节: 10
打包结果: b'010000006162cdcc2c40'
解包结果: (1, b'ab', 2.700000047683716) 格式符 : b'< I 2s f' for little-endian
占用字节: 10
打包结果: b'010000006162cdcc2c40'
解包结果: (1, b'ab', 2.700000047683716) 格式符 : b'> I 2s f' for big-endian
占用字节: 10
打包结果: b'000000016162402ccccd'
解包结果: (1, b'ab', 2.700000047683716) 格式符 : b'! I 2s f' for network
占用字节: 10
打包结果: b'000000016162402ccccd'
解包结果: (1, b'ab', 2.700000047683716)

4. 格式符

格式符对照表如下:

Format C Type Python type Standard size Notes
x pad byte no value
c char bytes of length 1 1
b signed char integer 1 (1),(3)
B unsigned char integer 1 (3)
? _Bool bool 1 (1)
h short integer 2 (3)
H unsigned short integer 2 (3)
i int integer 4 (3)
I unsigned int integer 4 (3)
l long integer 4 (3)
L unsigned long integer 4 (3)
q long long integer 8 (2), (3)
Q unsigned long long integer 8 (2), (3)
n ssize_t integer (4)
N size_t integer (4)
f float float 4 (5)
d double float 8 (5)
s char[] bytes
p char[] bytes
P void * integer (6)

5. 缓冲区

  将数据打包成二进制通常是用在对性能要求很高的场景。

在这类场景中可以通过避免为每个打包结构分配新缓冲区的开销来优化。

pack_into()unpack_from()方法支持直接写入预先分配的缓冲区。

import array
import binascii
import ctypes
import struct s = struct.Struct('I 2s f')
values = (1, 'ab'.encode('utf-8'), 2.7)
print('原始值:', values) print()
print('使用ctypes模块string buffer') b = ctypes.create_string_buffer(s.size)
print('原始buffer :', binascii.hexlify(b.raw))
s.pack_into(b, 0, *values)
print('打包结果写入 :', binascii.hexlify(b.raw))
print('解包 :', s.unpack_from(b, 0)) print()
print('使用array模块') a = array.array('b', b'\0' * s.size)
print('原始值 :', binascii.hexlify(a))
s.pack_into(a, 0, *values)
print('打包写入 :', binascii.hexlify(a))
print('解包 :', s.unpack_from(a, 0))

# output
原始值: (1, b'ab', 2.7) 使用ctypes模块string buffer
原始buffer : b'000000000000000000000000'
打包结果写入 : b'0100000061620000cdcc2c40'
解包 : (1, b'ab', 2.700000047683716) 使用array模块
原始值 : b'000000000000000000000000'
打包写入 : b'0100000061620000cdcc2c40'
解包 : (1, b'ab', 2.700000047683716)

首发地址: Python标准库笔记(6) — struct模块

Python标准库笔记(8) — pprint模块的更多相关文章

  1. Python标准库笔记(10) — itertools模块

    itertools 用于更高效地创建迭代器的函数工具. itertools 提供的功能受Clojure,Haskell,APL和SML等函数式编程语言的类似功能的启发.它们的目的是快速有效地使用内存, ...

  2. Python标准库笔记(9) — functools模块

    functools 作用于函数的函数 functools 模块提供用于调整或扩展函数和其他可调用对象的工具,而无需完全重写它们. 装饰器 partial 类是 functools 模块提供的主要工具, ...

  3. Python标准库笔记(11) — Operator模块

    Operator--标准功能性操作符接口. 代码中使用迭代器时,有时必须要为一个简单表达式创建函数.有些情况这些函数可以用一个lambda函数实现,但是对于某些操作,根本没必要去写一个新的函数.因此o ...

  4. Python标准库笔记(6) — struct模块

    该模块作用是完成Python数值和C语言结构体的Python字符串形式间的转换.这可以用于处理存储在文件中或从网络连接中存储的二进制数据,以及其他数据源. 用途: 在Python基本数据类型和二进制数 ...

  5. Python 标准库笔记(1) — String模块

    原文出处: j_hao104 String模块包含大量实用常量和类,以及一些过时的遗留功能,并还可用作字符串操作. 1. 常用方法 常用方法 描述 str.capitalize() 把字符串的首字母大 ...

  6. (转)Python 标准库笔记:string模块

    String模块包含大量实用常量和类,以及一些过时的遗留功能,并还可用作字符串操作. 原文:http://www.10tiao.com/html/384/201709/2651305041/1.htm ...

  7. Python标准库笔记(1) — string模块

    String模块包含大量实用常量和类,以及一些过时的遗留功能,并还可用作字符串操作. 1. 常用方法 常用方法 描述 str.capitalize() 把字符串的首字母大写 str.center(wi ...

  8. Python标准库笔记(4) — collections模块

    这个模块提供几个非常有用的Python容器类型 1.容器 名称 功能描述 OrderedDict 保持了key插入顺序的dict namedtuple 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple子类 ...

  9. Python标准库笔记(3) — datetime模块

    datetime模块提供了简单和复杂的方式用于操纵日期和时间的类.虽然支持日期和时间运算,但实现的重点是为了输出格式化和操作高效地提取属性. 1. 模块内容 内容 描述 常量   datetime.M ...

随机推荐

  1. C++ STL 常用算术和生成算法

    C++ STL 常用算术和生成算法 accumulate() accumulate: 对指定范围内的元素求和,然后结果再加上一个由val指定的初始值. #include<numeric> ...

  2. 【刷题】BZOJ 2190 [SDOI2008]仪仗队

    Description 作为体育委员,C君负责这次运动会仪仗队的训练.仪仗队是由学生组成的N * N的方阵,为了保证队伍在行进中整齐划一,C君会跟在仪仗队的左后方,根据其视线所及的学生人数来判断队伍是 ...

  3. 【转】arm-none-linux-gnueabi-gcc下载

    arm-none-linux-gnueabi-gcc是 Codesourcery 公司(目前已经被Mentor收购)基于GCC推出的的ARM交叉编译工具.可用于交叉编译ARM系统中所有环节的代码,包括 ...

  4. python之插入排序

    插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的.个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2).是稳定的排序方法.插入算法把要排序的数组分成两部 ...

  5. ELK5.4安装Xpack

    X-Pack是一个Elastic Stack的扩展,将安全,警报,监控,报告和图形功能包含在一个易于安装的软件包中.在Elasticsearch 5.0.0之前,必须安装单独的Shield.Watch ...

  6. Android 5.0 Lollipop SDK下载地址(PASS)

    Android 5.0 ARM EABI v7a System Image https://dl-ssl.google.com/android/repository/sys-img/google_ap ...

  7. ImageView的android:scaleType各属性含义(zz)

    android:scaleType是控制图片如何resized/moved来匹对ImageView的size.ImageView.ScaleType / android:scaleType值的意义区别 ...

  8. Python 爬虫入门(三)—— 寻找合适的爬取策略

    写爬虫之前,首先要明确爬取的数据.然后,思考从哪些地方可以获取这些数据.下面以一个实际案例来说明,怎么寻找一个好的爬虫策略.(代码仅供学习交流,切勿用作商业或其他有害行为) 1).方式一:直接爬取网站 ...

  9. 为什么Spring Boot推荐使用logback-spring.xml来替代logback.xml来配置logback日志的问题分析

    最根本的原因: 即,logback.xml加载早于application.properties,所以如果你在logback.xml使用了变量时,而恰好这个变量是写在application.proper ...

  10. Error: cannot allocate vector of size 88.1 Mb问题

    这几天训练模型运行代码的时候,老是提示我说:Error: cannot allocate vector of size 88.1 Mb,只知道分配空间不足. 下面是查资料看到的一些回答: 一.这个是R ...