python之struct详解

Posted 2021-05-07 mikew

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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

2018-05-23 18:20:29 醉小义阅读数 20115更多

分类专栏： python

本文链接：https://blog.csdn.net/qq_30638831/article/details/80421019

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：

技术图片

>>> 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。

技术图片

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(‘Qk1oAgAAAAAAADYAAAAoAAAAHAAAAAoAAAABABAAAAAAADICAAASCwAAEgsAAAAAAAAAAAAA/3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9/AHwAfAB8AHwAfAB8AHwAfP9//3//fwB8AHwAfAB8/3//f/9/AHwAfAB8AHz/f/9//3//f/9//38AfAB8AHwAfAB8AHwAfAB8AHz/f/9//38AfAB8/3//f/9//3//fwB8AHz/f/9//3//f/9//3//f/9/AHwAfP9//3//f/9/AHwAfP9//3//fwB8AHz/f/9//3//f/9/AHwAfP9//3//f/9//3//f/9//38AfAB8AHwAfAB8AHwAfP9//3//f/9/AHwAfP9//3//f/9//38AfAB8/3//f/9//3//f/9//3//fwB8AHwAfAB8AHwAfAB8/3//f/9//38AfAB8/3//f/9//3//fwB8AHz/f/9//3//f/9//3//f/9/AHwAfP9//3//f/9/AHwAfP9//3//fwB8AHz/f/9/AHz/f/9/AHwAfP9//38AfP9//3//f/9/AHwAfAB8AHwAfAB8AHwAfAB8/3//f/9/AHwAfP9//38AfAB8AHwAfAB8AHwAfAB8/3//f/9//38AfAB8AHwAfAB8AHwAfAB8/3//f/9/AHwAfAB8AHz/fwB8AHwAfAB8AHwAfAB8AHz/f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//38AAA==‘)
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‘)
8

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

# -*- 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]

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