python之struct详解

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python之struct详解相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

python之struct详解



用处
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;
按照指定格式将字节流转换为Python指定的数据类型;
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;
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- -!

_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;
q和Q只适用于64位机器;
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;
P用来转换一个指针,其长度和计算机相关;
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:

 

>>> 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‘x00x9c@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。

struct的pack函数把任意数据类型变成bytes:

>>> import struct
>>> struct.pack(‘>I‘, 10240099)
b‘x00x9c@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。

 

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‘x00x9c@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。

struct的pack函数把任意数据类型变成bytes:

>>> import struct
>>> struct.pack(‘>I‘, 10240099)
b‘x00x9c@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。

unpack把bytes变成相应的数据类型:

>>> struct.unpack(‘>IH‘, b‘xf0xf0xf0xf0x80x80‘)
(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‘x42x4dx38x8cx0ax00x00x00x00x00x36x00x00x00x28x00x00x00x80x02x00x00x68x01x00x00x01x00x18x00‘
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‘x00x01x00x02x00x00x00x03‘
>>> unpack(‘hhl‘, b‘x00x01x00x02x00x00x00x03‘)
(1, 2, 3)
>>> calcsize(‘hhl‘)
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Unpacked fields can be named by assigning them to variables or by wrapping the result in a named tuple:

>>>
>>> record = b‘raymond x32x12x08x01x08‘
>>> 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‘*x00x00x00x12x13x14x15‘
>>> pack(‘ic‘, 0x12131415, b‘*‘)
b‘x12x13x14x15*‘
>>> 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‘x00x00x00x01x00x00x00x02x00x03x00x00‘

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
(v1, v2, …)
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

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# -*- 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。

 

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>>> 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:

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# -*- 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

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# -*- 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]

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