最近在学习python网络编程这一块,在写简单的socket通信代码时,遇到了struct这个模块的使用,当时不太清楚这到底有和作用,后来查阅了相关资料大概了解了,在这里做一下简单的总结。
了解c语言的人,一定会知道struct结构体在c语言中的作用,它定义了一种结构,里面包含不同类型的数据(int,char,bool等等),方便对某一结构对象进行处理。而在网络通信当中,大多传递的数据是以二进制流(binary data)存在的。当传递字符串时,不必担心太多的问题,而当传递诸如int、char之类的基本数据的时候,就需要有一种机制将某些特定的结构体类型打包成二进制流的字符串然后再网络传输,而接收端也应该可以通过某种机制进行解包还原出原始的结构体数据。python中的struct模块就提供了这样的机制,该模块的主要作用就是对python基本类型值与用python字符串格式表示的C struct类型间的转化(This module performs conversions between Python values and C structs represented as Python strings.)。stuct模块提供了很简单的几个函数,下面写几个例子。
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据之间进行转换
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。
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。
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)。
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)
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) |
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()和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)
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持小牛知识库。
这个模块包含普遍的操作系统功能。如果你希望你的程序能够与平台无关的话,这个模块是尤为重要的。即它允许一个程序在编写后不需要任何改动,也不会发生任何问题,就可以在Linux和Windows下运行。一个例子就是使用os.sep可以取代操作系统特定的路径分割符。 下面列出了一些在os模块中比较有用的部分。它们中的大多数都简单明了。 os.name字符串指示你正在使用的平台。比如对于Windows,它是'
sys模块包含系统对应的功能。我们已经学习了sys.argv列表,它包含命令行参数。 命令行参数 例14.1 使用sys.argv #!/usr/bin/python # Filename: cat.py importsys defreadfile(filename): '''Print a file to the standard output.''' f =file(filen
Python 标准库中的 datetime 模块提供了和日期和时间相关的类: 类 功能 datetime.date 以年、月和日表示日历中的日期 datetime.time 以小时、分钟和秒表示一天中的时间 datetime.datetime 以年、月、日、小时、分钟和秒表示日期和时间 datetime.timedelta 表示一个时间段,即两个日期时间之间的差 1. datetime.date
本文向大家介绍Python标准库json模块和pickle模块使用详解,包括了Python标准库json模块和pickle模块使用详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 将Python数据类型转换为其他代码格式叫做(序列化),而json就是在各个代码实现转换的中间件。 序列化要求: 1. 只能有int,str,bool,list,dict,tuple的类型支持序列化。 2. json序列化是
JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (欧洲计算机协会制定的 javascript 规范)的一个子集,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率。 1. 概述 1.1 jso
随机数是随机产生的数,比如购买彩票,中奖的号码就是随机的。random 库是用于生成随机数的 Python 标准库,random 库提供如下函数: 函数 功能 random() 生成一个 [0.0, 1.0) 之间的随机小数 seed(seed) 初始化给定的随机数种子 randint(a, b) 生成一个 [a, b] 之间的随机整数 uniform(a, b) 生成一个 [a, b] 之间的随