Python基础之:struct和格式化字符

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简介
struct中的方法
格式字符串
- 字节顺序，大小和对齐方式
- 格式字符
  - 格式数字
  - 格式字符
  - 格式字符串
  - 填充的影响
  - 复杂应用

简介

文件的存储内容有两种方式，一种是二进制，一种是文本的形式。如果是以文本的形式存储在文件中，那么从文件中读取的时候就会遇到一个将文本转换为Python中数据类型的问题。实际上即使是文本的形式存储，存储的数据也是也是有结构的，因为Python底层是用C来编写的，这里我们也称之为C结构。

Lib/struct.py 就是负责进行这种结构转换的模块。

struct中的方法

先看下struct的定义：

__all__ = [ # Functions 'calcsize', 'pack', 'pack_into', 'unpack', 'unpack_from', 'iter_unpack', # Classes 'Struct', # Exceptions 'error' ]

其中有6个方法，1个异常。

我们主要来看这6个方法的使用：

方法名	作用
struct.pack(format, v1, v2, ...)	返回一个 bytes 对象，其中包含根据格式字符串 format 打包的值 v1, v2, ... 参数个数必须与格式字符串所要求的值完全匹配。
struct.pack_into(format, buffer, offset, v1, v2, ...)	根据格式字符串 format 打包 v1, v2, ... 并将打包的字节串从 offset 开始的位置写入可写缓冲区 buffer 。请注意 offset 是必需的参数。
struct.unpack(format, buffer)	根据格式字符串 format 从缓冲区 buffer 解包（假定是由 `pack(format, ...)` 打包）。返回的结果为一个元组，即使其只包含一个条目。缓冲区的字节大小必须匹配格式所要求的大小。
struct.unpack_from(format, /, buffer, offset=0)	从位置 offset 开始对 buffer 根据格式字符串 format 进行解包。结果为一个元组，即使其中只包含一个条目。
struct.iter_unpack(format, buffer)	根据格式字符串 format 以迭代方式从缓冲区 buffer 解包。此函数返回一个迭代器，它将从缓冲区读取相同大小的块直至其内容全部耗尽。
struct.calcsize(format)	返回与格式字符串 format 相对应的结构的大小（亦即 `pack(format, ...)` 所产生的字节串对象的大小）。

这些方法主要就是打包和解包的操作，其中一个非常重要的参数就是format，也被成为格式字符串，它指定了每个字符串被打包的格式。

格式字符串

格式字符串是用来在打包和解包数据时指定数据格式的机制。它们使用指定被打包/解包数据类型的格式字符进行构建。此外，还有一些特殊字符用来控制字节顺序，大小和对齐方式。

字节顺序，大小和对齐方式

默认情况下，C类型以机器的本机格式和字节顺序表示，并在必要时通过填充字节进行正确对齐（根据C编译器使用的规则）。

我们也可以手动指定格式字符串的字节顺序，大小和对齐方式：

字符	字节顺序	大小	对齐方式
`@`	按原字节	按原字节	按原字节
`=`	按原字节	标准	无
`<`	小端	标准	无
`>`	大端	标准	无
`!`	网络（=大端）	标准	无

大端和小端是两种数据存储方式。

第一种Big Endian将高位的字节存储在起始地址

第二种Little Endian将地位的字节存储在起始地址

其实Big Endian更加符合人类的读写习惯，而Little Endian更加符合机器的读写习惯。

目前主流的两大CPU阵营中，PowerPC系列采用big endian方式存储数据，而x86系列则采用little endian方式存储数据。

如果不同的CPU架构直接进行通信，就由可能因为读取顺序的不同而产生问题。

填充只会在连续结构成员之间自动添加。填充不会添加到已编码结构的开头和末尾。
当使用非原字节大小和对齐方式即 '<', '>', '=', and '!' 时不会添加任何填充。

格式字符

我们来看下字符都有哪些格式：

格式	C 类型	Python 类型	标准大小（字节）
`x`	填充字节	无
`c`	`char`	长度为 1 的字节串	1
`b`	`signed char`	整数	1
`B`	`unsigned char`	整数	1
`?`	`_Bool`	bool	1
`h`	`short`	整数	2
`H`	`unsigned short`	整数	2
`i`	`int`	整数	4
`I`	`unsigned int`	整数	4
`l`	`long`	整数	4
`L`	`unsigned long`	整数	4
`q`	`long long`	整数	8
`Q`	`unsigned long long`	整数	8
`n`	`ssize_t`	整数
`N`	`size_t`	整数
`e`	(6)	浮点数	2
`f`	`float`	浮点数	4
`d`	`double`	浮点数	8
`s`	`char[]`	字节串
`p`	`char[]`	字节串
`P`	`void *`	整数

格式数字

举个例子，比如我们要打包一个int对象，我们可以这样写：

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，我们打包了一个int对象10，然后又对其解包。并且计算了 i 这个格式的长度为4字节。

大家可以看到输出结果是 b'\n\x00\x00\x00' ，这里不去深究这个输出到底是什么意思，开头的b表示的是byte，后面是byte的编码。

格式字符之前可以带有整数重复计数。例如，格式字符串 '4h' 的含义与 'hhhh' 完全相同。

看下如何打包4个short类型：

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)

格式之间的空白字符会被忽略，但如果是struct.calcsize 方法的话格式字符中不可有空白字符。

当使用某一种整数格式 ('b', 'B', 'h', 'H', 'i', 'I', 'l', 'L', 'q', 'Q') 打包值 x 时，如果 x 在该格式的有效范围之外则将引发 struct.error。

格式字符

除了数字之外，最常用的就是字符和字符串了。

我们先看下怎么使用格式字符，因为字符的长度是1个字节，我们需要这样做：

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，表示这是一个字符，否则将会被当做字符串。

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]: 4In [117]: calcsize('s') Out[117]: 1

可以看到对于字符串来说calcsize返回的是字节的长度。

填充的影响

格式字符的顺序可能对大小产生影响，因为满足对齐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

下面的例子我们将会展示如何手动影响填充效果：

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，我们打包1，2，3这三个数字，但是格式不一样，分别是long，long，short。

因为long是4个字节，short是2个字节，所以本质上是不对齐的。

如果想要对齐，我们可以在后面再加上 0l 表示0个long，从而进行手动填充：

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)

复杂应用

最后看一个复杂点的应用，这个应用中直接从unpack出来的数据读取到元组中：

>>> 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)