用处

  1. 按照指定格式将Python数据转换为字符串,该字符串为字节流,如网络传输时,不能传输int,此时先将int转化为字节流,然后再发送;
  2. 按照指定格式将字节流转换为Python指定的数据类型;
  3. 处理二进制数据,如果用struct来处理文件的话,需要用’wb’,’rb’以二进制(字节流)写,读的方式来处理文件;
  4. 处理c语言中的结构体;

struct模块中的函数

函数

return

explain

pack(fmt,v1,v2…)

string

按照给定的格式(fmt),把数据转换成字符串(字节流),并将该字符串返回.

pack_into(fmt,buffer,offset,v1,v2…)

None

按照给定的格式(fmt),将数据转换成字符串(字节流),并将字节流写入以offset开始的buffer中.(buffer为可写的缓冲区,可用array模块)

unpack(fmt,v1,v2…..)

tuple

按照给定的格式(fmt)解析字节流,并返回解析结果

pack_from(fmt,buffer,offset)

tuple

按照给定的格式(fmt)解析以offset开始的缓冲区,并返回解析结果

calcsize(fmt)

size of fmt

计算给定的格式(fmt)占用多少字节的内存,注意对齐方式

格式化字符串

当打包或者解包的时,需要按照特定的方式来打包或者解包.该方式就是格式化字符串,它指定了数据类型,除此之外,还有用于控制字节顺序、大小和对齐方式的特殊字符.

对齐方式

为了同c中的结构体交换数据,还要考虑c或c++编译器使用了字节对齐,通常是以4个字节为单位的32位系统,故而struct根据本地机器字节顺序转换.可以用格式中的第一个字符来改变对齐方式.定义如下

Character

Byte order

Size

Alignment

@(默认)

本机

本机

本机,凑够4字节

=

本机

标准

none,按原字节数

<

小端

标准

none,按原字节数

>

大端

标准

none,按原字节数

!

network(大端)

标准

none,按原字节数

如果不懂大小端,见大小端参考网址.

格式符

格式符

C语言类型

Python类型

Standard size

x

pad byte(填充字节)

no value

 

c

char

string of length 1

1

b

signed char

integer

1

B

unsigned char

integer

1

?

_Bool

bool

1

h

short

integer

2

H

unsigned short

integer

2

i

int

integer

4

I(大写的i)

unsigned int

integer

4

l(小写的L)

long

integer

4

L

unsigned long

long

4

q

long long

long

8

Q

unsigned long long

long

8

f

float

float

4

d

double

float

8

s

char[]

string

 

p

char[]

string

 

P

void *

long

 

注- -!

  1. _Bool在C99中定义,如果没有这个类型,则将这个类型视为char,一个字节;
  2. q和Q只适用于64位机器;
  3. 每个格式前可以有一个数字,表示这个类型的个数,如s格式表示一定长度的字符串,4s表示长度为4的字符串;4i表示四个int;
  4. P用来转换一个指针,其长度和计算机相关;
  5. f和d的长度和计算机相关;

进制转化:

# 获取用户输入十进制数
dec = int(input("输入数字:"))

print("十进制数为:", dec)
print("转换为二进制为:", bin(dec))
print("转换为八进制为:", oct(dec))
print("转换为十六进制为:", hex(dec))
  • 16进制转10进制: int('0x10', 16)  ==>  16

Python没有专门处理字节的数据类型。但由于b'str'可以表示字节,所以,字节数组=二进制str。而在C语言中,我们可以很方便地用struct、union来处理字节,以及字节和int,float的转换。在Python中,比方说要把一个32位无符号整数变成字节,也就是4个长度的bytes,你得配合位运算符这么写:

python之struct详解_Python

>>> n = 10240099
>>> b1 = (n & 0xff000000) >> 24
>>> b2 = (n & 0xff0000) >> 16
>>> b3 = (n & 0xff00) >> 8
>>> b4 = n & 0xff
>>> bs = bytes([b1, b2, b3, b4])
>>> bs
b'\x00\x9c@c'

非常麻烦。如果换成浮点数就无能为力了。

好在Python提供了一个struct模块来解决bytes和其他二进制数据类型的转换。structpack函数把任意数据类型变成bytes

>>> import struct
>>> struct.pack('>I', 10240099)
b'\x00\x9c@c'

pack的第一个参数是处理指令,'>I'的意思是:>表示字节顺序是big-endian,也就是网络序,I表示4字节无符号整数。

后面的参数个数要和处理指令一致。

python之struct详解_字符串_02

struct

阅读: 58181


准确地讲,Python没有专门处理字节的数据类型。但由于b'str'可以表示字节,所以,字节数组=二进制str。而在C语言中,我们可以很方便地用struct、union来处理字节,以及字节和int,float的转换。在Python中,比方说要把一个32位无符号整数变成字节,也就是4个长度的bytes,你得配合位运算符这么写:

>>> n = 10240099
>>> b1 = (n & 0xff000000) >> 24
>>> b2 = (n & 0xff0000) >> 16
>>> b3 = (n & 0xff00) >> 8
>>> b4 = n & 0xff
>>> bs = bytes([b1, b2, b3, b4])
>>> bs
b'\x00\x9c@c'

非常麻烦。如果换成浮点数就无能为力了。

好在Python提供了一个struct模块来解决bytes和其他二进制数据类型的转换。structpack函数把任意数据类型变成bytes

>>> import struct
>>> struct.pack('>I', 10240099)
b'\x00\x9c@c'

pack的第一个参数是处理指令,'>I'的意思是:>表示字节顺序是big-endian,也就是网络序,I表示4字节无符号整数。

后面的参数个数要和处理指令一致。

unpackbytes变成相应的数据类型:

>>> struct.unpack('>IH', b'\xf0\xf0\xf0\xf0\x80\x80')
(4042322160, 32896)

根据>IH的说明,后面的bytes依次变为I:4字节无符号整数和H:2字节无符号整数。所以,尽管Python不适合编写底层操作字节流的代码,但在对性能要求不高的地方,利用struct就方便多了。struct模块定义的数据类型可以参考Python官方文档:

https://docs.python.org/3/library/struct.html#format-characters

Windows的位图文件(.bmp)是一种非常简单的文件格式,我们来用struct分析一下。

首先找一个bmp文件,没有的话用“画图”画一个。

读入前30个字节来分析:

>>> s = b'\x42\x4d\x38\x8c\x0a\x00\x00\x00\x00\x00\x36\x00\x00\x00\x28\x00\x00\x00\x80\x02\x00\x00\x68\x01\x00\x00\x01\x00\x18\x00'

BMP格式采用小端方式存储数据,文件头的结构按顺序如下:

两个字节:'BM'表示Windows位图,'BA'表示OS/2位图;一个4字节整数:表示位图大小;一个4字节整数:保留位,始终为0;一个4字节整数:实际图像的偏移量;一个4字节整数:Header的字节数;一个4字节整数:图像宽度;一个4字节整数:图像高度;一个2字节整数:始终为1;一个2字节整数:颜色数。所以,组合起来用unpack读取:

>>> struct.unpack('<ccIIIIIIHH', s)
(b'B', b'M', 691256, 0, 54, 40, 640, 360, 1, 24)

结果显示,b'B'b'M'说明是Windows位图,位图大小为640x360,颜色数为24。请编写一个bmpinfo.py,可以检查任意文件是否是位图文件,如果是,打印出图片大小和颜色数。

# -*- coding: utf-8 -*-

import base64,struct

bmp_data = base64.b64decode('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')


def bmp_info(data):

    str = struct.unpack('<ccIIIIIIHH',data[:30]) #bytes类也有切片方法


    if str[0]==b'B' and str[1]==b'M':

        print("这是位图文件")

        return {
            'width': str[-4],
            'height': str[-3],
            'color': str[-1]
            }

    else:

        print("这不是位图文件")


if __name__ == '__main__':
    bmp_info(bmp_data)
    print('ok')


>>> from struct import *
>>> pack('hhl', 1, 2, 3)
b'\x00\x01\x00\x02\x00\x00\x00\x03'
>>> unpack('hhl', b'\x00\x01\x00\x02\x00\x00\x00\x03')
(1, 2, 3)
>>> calcsize('hhl')
8

Unpacked fields can be named by assigning them to variables or by wrapping the result in a named tuple:

>>>

>>> 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)

The ordering of format characters may have an impact on size since the padding needed to satisfy alignment requirements is different:

>>>

>>> 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

The following format 'llh0l' specifies two pad bytes at the end, assuming longs are aligned on 4-byte boundaries:

>>>

>>> pack('llh0l', 1, 2, 3)
b'\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x03\x00\x00'


示例

     现在我们有了格式字符串,也知道了封装函数,那现在先通过一两个例子看一看。

      例一:比如有一个报文头部在C语言中是这样定义的

    

struct header
      {
          unsigned short  usType;
          char[4]               acTag;
          unsigned int      uiVersion;
          unsigned int      uiLength;
      };

      在C语言对将该结构体封装到一块缓存中是很简单的,可以使用memcpy()实现。在Python中,使用struct就需要这样:

              str = struct.pack('B4sII', 0x04, 'aaaa', 0x01, 0x0e)

      'B4sII'  ------   有一个unsigned short、char[4], 2个unsigned int。其中s之前的数字说明了字符串的大小 。

              type, tag, version, length = struct.unpack('B4sll', str)



class struct.Struct(format)

返回一个struct对象(结构体,参考C)。

该对象可以根据格式化字符串的格式来读写二进制数据。

第一个参数(格式化字符串)可以指定字节的顺序。

默认是根据系统来确定,也提供自定义的方式,只需要在前面加上特定字符即可:

struct.Struct('>I4sf')

特定字符对照表附件有。

常见方法和属性:

方法

pack

返回一个字节流对象。

按照fmt(格式化字符串)的格式来打包参数v1,v2,...。

通俗的说就是:

首先将不同类型的数据对象放在一个“组”中(比如元组(1,'good',1.22)),

然后打包(“组”转换为字节流对象),最后再解包(将字节流对象转换为“组”)。

pack_into(buffer, offset, v1, v2, …)

根据格式字符串fmt包装值v1,v2,...,并将打包的字节写入从位置偏移开始的可写缓冲buffer。 请注意,offset是必需的参数。

unpack_from(buffer, offset=0)

根据格式字符串fmt,从位置偏移开始从缓冲区解包。 结果是一个元组,即使它只包含一个项目。 缓冲区的大小(以字节为单位,减去偏移量)必须至少为格式所需的大小,如calcsize()所反映的。

属性

format

格式化字符串。

size

结构体的大小。

 

实例:

1.通常的打包和解包

# -*- coding: utf-8 -*-       

        ""        "       

        打包和解包       

        ""        "       

        import         struct       

        import binascii       

                

        values = (1, b        'good'        , 1.22) #查看格式化对照表可知,字符串必须为字节流类型。       

        s =         struct        .Struct(        'I4sf'        )       

        packed_data = s.pack(*values)       

        unpacked_data = s.unpack(packed_data)       

                

        print(        'Original values:'        , values)       

        print(        'Format string :'        , s.format)       

        print(        'Uses :'        , s.size,         'bytes'        )       

        print(        'Packed Value :'        , binascii.hexlify(packed_data))       

        print(        'Unpacked Type :'        , type(unpacked_data),         ' Value:'        , unpacked_data)

 结果:

Original values: (1, b'good', 1.22)
Format string : b'I4sf'
Uses : 12 bytes
Packed Value : b'01000000676f6f64f6289c3f'
Unpacked Type : <class 'tuple'>  Value: (1, b'good', 1.2200000286102295)
[Finished in 0.1s]

说明:

首先将数据对象放在了一个元组中,然后创建一个Struct对象,并使用pack()方法打包该元组;最后解包返回该元组。

这里使用到了binascii.hexlify(data)函数。

binascii.hexlify(data)

返回字节流的十六进制字节流。

 

>>> a =         'hello'       

        >>> b = a.encode()       

        >>> b       

        b        'hello'       

        >>> c = binascii.hexlify(b)       

        >>> c       

        b        '68656c6c6f'

 

 

 

2.使用buffer来进行打包和解包

 使用通常的方式来打包和解包会造成内存的浪费,所以python提供了buffer的方式:

# -*- coding: utf-8 -*-       

        ""        "       

        通过buffer方式打包和解包       

        ""        "       

        import         struct       

        import binascii       

        import ctypes       

                

        values = (1, b        'good'        , 1.22) #查看格式化字符串可知,字符串必须为字节流类型。       

        s =         struct        .Struct(        'I4sf'        )       

        buff = ctypes.create_string_buffer(s.size)       

        packed_data = s.pack_into(buff,0,*values)       

        unpacked_data = s.unpack_from(buff,0)       

                

        print(        'Original values:'        , values)       

        print(        'Format string :'        , s.format)       

        print(        'buff :'        , buff)       

        print(        'Packed Value :'        , binascii.hexlify(buff))       

        print(        'Unpacked Type :'        , type(unpacked_data),         ' Value:'        , unpacked_data)

 结果:

Original values1: (1, b'good', 1.22)
Original values2: (b'hello', True)
buff : <ctypes.c_char_Array_18 object at 0x000000D5A5617348>
Packed Value : b'01000000676f6f64f6289c3f68656c6c6f01'
Unpacked Type : <class 'tuple'>  Value: (1, b'good', 1.2200000286102295)
Unpacked Type : <class 'tuple'>  Value: (b'hello', True)
[Finished in 0.1s]


说明:

针对buff对象进行打包和解包,避免了内存的浪费。

这里使用到了函数

ctypes.create_string_buffer(init_or_size,size = None)

创建可变字符缓冲区。
返回的对象是c_char的ctypes数组。

init_or_size必须是一个整数,它指定数组的大小,或者用于初始化数组项的字节对象。

3.使用buffer方式来打包多个对象

# -*- coding: utf-8 -*-       

        ""        "       

        buffer方式打包和解包多个对象       

        ""        "       

        import         struct       

        import binascii       

        import ctypes       

                

        values1 = (1, b        'good'        , 1.22) #查看格式化字符串可知,字符串必须为字节流类型。       

        values2 = (b        'hello'        ,True)       

        s1 =         struct        .Struct(        'I4sf'        )       

        s2 =         struct        .Struct(        '5s?'        )       

        buff = ctypes.create_string_buffer(s1.size+s2.size)       

        packed_data_s1 = s1.pack_into(buff,0,*values1)       

        packed_data_s2 = s2.pack_into(buff,s1.size,*values2)       

        unpacked_data_s1 = s1.unpack_from(buff,0)       

        unpacked_data_s2 = s2.unpack_from(buff,s1.size)       

                

        print(        'Original values1:'        , values1)       

        print(        'Original values2:'        , values2)       

        print(        'buff :'        , buff)       

        print(        'Packed Value :'        , binascii.hexlify(buff))       

        print(        'Unpacked Type :'        , type(unpacked_data_s1),         ' Value:'        , unpacked_data_s1)       

        print(        'Unpacked Type :'        , type(unpacked_data_s2),         ' Value:'        , unpacked_data_s2)

 结果:

Original values2: (b'hello', True)
buff : <ctypes.c_char_Array_18 object at 0x000000D5A5617348>
Packed Value : b'01000000676f6f64f6289c3f68656c6c6f01'
Unpacked Type : <class 'tuple'>  Value: (1, b'good', 1.2200000286102295)
Unpacked Type : <class 'tuple'>  Value: (b'hello', True)
[Finished in 0.1s]