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簡介
文件的存儲內容有兩種方式,一種是二進制,一種是文本的形式。如果是以文本的形式存儲在文件中,那么從文件中讀取的時候就會遇到一個將文本轉換為Python中數據類型的問題。實際上即使是文本的形式存儲,存儲的數據也是也是有結構的,因為Python底層是用C來編寫的,這里我們也稱之為C結構。
Lib/struct.py 就是負責進行這種結構轉換的模塊。
struct中的方法
先看下struct的定義:
__all__ = [ # Functions 'calcsize', 'pack', 'pack_into', 'unpack', 'unpack_from', 'iter_unpack', # Classes 'Struct', # Exceptions 'error' ]
其中有6個方法,1個異常。
我們主要來看這6個方法的使用:
方法名 | 作用 |
---|---|
struct.pack(format, v1, v2, ...) | 返回一個 bytes 對象,其中包含根據格式字符串 format 打包的值 v1, v2, ... 參數個數必須與格式字符串所要求的值完全匹配。 |
struct.pack_into(format, buffer, offset, v1, v2, ...) | 根據格式字符串 format 打包 v1, v2, ... 并將打包的字節串從 offset 開始的位置寫入可寫緩沖區 buffer 。 請注意 offset 是必需的參數。 |
struct.unpack(format, buffer) | 根據格式字符串 format 從緩沖區 buffer 解包(假定是由 pack(format, ...) 打包)。 返回的結果為一個元組,即使其只包含一個條目。 緩沖區的字節大小必須匹配格式所要求的大小。 |
struct.unpack_from(format, /, buffer, offset=0) | 從位置 offset 開始對 buffer 根據格式字符串 format 進行解包。 結果為一個元組,即使其中只包含一個條目。 |
struct.iter_unpack(format, buffer) | 根據格式字符串 format 以迭代方式從緩沖區 buffer 解包。 此函數返回一個迭代器,它將從緩沖區讀取相同大小的塊直至其內容全部耗盡。 |
struct.calcsize(format) | 返回與格式字符串 format 相對應的結構的大?。ㄒ嗉?pack(format, ...) 所產生的字節串對象的大?。?/td> |
這些方法主要就是打包和解包的操作,其中一個非常重要的參數就是format,也被成為格式字符串,它指定了每個字符串被打包的格式。
格式字符串
格式字符串是用來在打包和解包數據時指定數據格式的機制。 它們使用指定被打包/解包數據類型的 格式字符 進行構建。 此外,還有一些特殊字符用來控制 字節順序,大小和對齊方式。
字節順序,大小和對齊方式
默認情況下,C類型以機器的本機格式和字節順序表示,并在必要時通過填充字節進行正確對齊(根據C編譯器使用的規則)。
我們也可以手動指定格式字符串的字節順序,大小和對齊方式:
字符 | 字節順序 | 大小 | 對齊方式 |
---|---|---|---|
@ | 按原字節 | 按原字節 | 按原字節 |
= | 按原字節 | 標準 | 無 |
< | 小端 | 標準 | 無 |
> | 大端 | 標準 | 無 |
! | 網絡(=大端) | 標準 | 無 |
大端和小端是兩種數據存儲方式。
第一種Big Endian將高位的字節存儲在起始地址
第二種Little Endian將地位的字節存儲在起始地址
其實Big Endian更加符合人類的讀寫習慣,而Little Endian更加符合機器的讀寫習慣。
目前主流的兩大CPU陣營中,PowerPC系列采用big endian方式存儲數據,而x86系列則采用little endian方式存儲數據。
如果不同的CPU架構直接進行通信,就由可能因為讀取順序的不同而產生問題。
填充只會在連續結構成員之間自動添加。 填充不會添加到已編碼結構的開頭和末尾。
當使用非原字節大小和對齊方式即 '<', '>', '=', and '!' 時不會添加任何填充。
格式字符
我們來看下字符都有哪些格式:
格式 | C 類型 | Python 類型 | 標準大?。ㄗ止潱?/th> |
---|---|---|---|
x | 填充字節 | 無 | ? |
c | char | 長度為 1 的字節串 | 1 |
b | signed char | 整數 | 1 |
B | unsigned char | 整數 | 1 |
? | _Bool | bool | 1 |
h | short | 整數 | 2 |
H | unsigned short | 整數 | 2 |
i | int | 整數 | 4 |
I | unsigned int | 整數 | 4 |
l | long | 整數 | 4 |
L | unsigned long | 整數 | 4 |
q | long long | 整數 | 8 |
Q | unsigned long long | 整數 | 8 |
n | ssize_t | 整數 | ? |
N | size_t | 整數 | ? |
e | (6) | 浮點數 | 2 |
f | float | 浮點數 | 4 |
d | double | 浮點數 | 8 |
s | char[] | 字節串 | ? |
p | char[] | 字節串 | ? |
P | void * | 整數 | ? |
格式數字
舉個例子,比如我們要打包一個int對象,我們可以這樣寫:
In [101]: from struct import * In [102]: pack('i',10) Out[102]: b'\n\x00\x00\x00' In [103]: unpack('i',b'\n\x00\x00\x00') Out[103]: (10,) In [105]: calcsize('i') Out[105]: 4
上面的例子中,我們打包了一個int對象10,然后又對其解包。并且計算了 i 這個格式的長度為4字節。
大家可以看到輸出結果是 b'\n\x00\x00\x00' ,這里不去深究這個輸出到底是什么意思,開頭的b表示的是byte,后面是byte的編碼。
格式字符之前可以帶有整數重復計數。 例如,格式字符串 '4h' 的含義與 'hhhh' 完全相同。
看下如何打包4個short類型:
In [106]: pack('4h',2,3,4,5) Out[106]: b'\x02\x00\x03\x00\x04\x00\x05\x00' In [107]: unpack('4h',b'\x02\x00\x03\x00\x04\x00\x05\x00') Out[107]: (2, 3, 4, 5)
格式之間的空白字符會被忽略,但如果是struct.calcsize 方法的話格式字符中不可有空白字符。
當使用某一種整數格式 ('b', 'B', 'h', 'H', 'i', 'I', 'l', 'L', 'q', 'Q') 打包值 x 時,如果 x 在該格式的有效范圍之外則將引發 struct.error。
格式字符
除了數字之外,最常用的就是字符和字符串了。
我們先看下怎么使用格式字符,因為字符的長度是1個字節,我們需要這樣做:
In [109]: pack('4c',b'a',b'b',b'c',b'd') Out[109]: b'abcd' In [110]: unpack('4c',b'abcd') Out[110]: (b'a', b'b', b'c', b'd') In [111]: calcsize('4c') Out[111]: 4
字符前面的b,表示這是一個字符,否則將會被當做字符串。
格式字符串
再看下字符串的格式:
In [114]: pack('4s',b'abcd') Out[114]: b'abcd' In [115]: unpack('4s',b'abcd') Out[115]: (b'abcd',) In [116]: calcsize('4s') Out[116]: 4 In [117]: calcsize('s') Out[117]: 1
可以看到對于字符串來說calcsize返回的是字節的長度。
填充的影響
格式字符的順序可能對大小產生影響,因為滿足對齊要求所需的填充是不同的:
>>> pack('ci', b'*', 0x12131415) b'*\x00\x00\x00\x12\x13\x14\x15' >>> pack('ic', 0x12131415, b'*') b'\x12\x13\x14\x15*' >>> calcsize('ci') 8 >>> calcsize('ic') 5
下面的例子我們將會展示如何手動影響填充效果:
In [120]: pack('llh',1, 2, 3) Out[120]: b'\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00'
上面的例子中,我們打包1,2,3這三個數字,但是格式不一樣,分別是long,long,short。
因為long是4個字節,short是2個字節,所以本質上是不對齊的。
如果想要對齊,我們可以在后面再加上 0l 表示0個long,從而進行手動填充:
In [118]: pack('llh0l', 1, 2, 3) Out[118]: b'\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00' In [122]: unpack('llh0l',b'\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00') Out[122]: (1, 2, 3)
復雜應用
最后看一個復雜點的應用,這個應用中直接從unpack出來的數據讀取到元組中:
>>> record = b'raymond \x32\x12\x08\x01\x08' >>> name, serialnum, school, gradelevel = unpack('<10sHHb', record) >>> from collections import namedtuple >>> Student = namedtuple('Student', 'name serialnum school gradelevel') >>> Student._make(unpack('<10sHHb', record)) Student(name=b'raymond ', serialnum=4658, school=264, gradelevel=8)
總結
原文鏈接:https://juejin.cn/post/6951559328595705870
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