Python标准库笔记struct模块的行使,Python中二进制数据处理模块struct使用

该模块功效是成功Python数值和C语言结构体的Python字符串格局间的更换。那能够用于拍卖存款和储蓄在文书中或从互连网连接中贮存的二进制数据,以及此外数据源。

struct模块提供了用来在字节字符串和Python原生数据类型之间变换函数,比如数字和字符串。

Python版本: 2.x & 3.x

目前在读书python网络编制程序这一块,在写简单的socket通讯代码时,遭遇了struct这么些模块的应用,当时不太驾驭那到底有和功能,后来翻开了连带资料大约精晓了,在那边做一下简约的总括。

Python中尚无二进制类型,不过可以应用string字符串类型来储存二进制数据,然后利用struct模块来对二进制数据进行拍卖。上面将详细描述怎样选用struct模块来处理二进制数据。

用途: 在Python基本数据类型和二进制数据里面实行更换

  该模块成效是到位Python数值和C语言结构体的Python字符串情势间的转移。
那足以用来拍卖存储在文件中或从互连网连接中存款和储蓄的二进制数据,以及任何数据源。

Python标准库笔记struct模块的行使,Python中二进制数据处理模块struct使用。打探c语言的人,一定会知道struct结构体在c语言中的功用,它定义了一种结构,里面富含不一样类型的数额(int,char,bool等等),方便对某一结构对象开始展览处理。而在网络通信个中,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,不必首鼠两端的标题,而当传递诸如int、char之类的主导数据的时候,就需求有一种机制将有些特定的组织体类型打包成二进制流的字符串然后再网络传输,而接收端也应当能够通过某种机制举办解包还原出原始的结构体数据。python中的struct模块就提供了这么的编写制定,该模块的最首要功效正是对python基本类型值与用python字符串格式表示的C
struct类型间的转折(This module performs conversions between Python
values and C structs represented as Python
strings.)。stuct模块提供了很简单的多少个函数,上边写多少个例证。

 

struct模块提供了用来在字节字符串和Python原生数据类型之间转换函数,比如数字和字符串。

1. 模块函数和Struct类

  它除了提供三个Struct类之外,还有很多模块级的函数用于拍卖结构化的值。那里有个格式符(Format
specifiers)的概念,是指从字符串格式转换为已编写翻译的象征情势,类似张静则表达式的处理格局。日常实例化Struct类,调用类方法来成功更换,比直接调用模块函数有效的多。下边包车型地铁例证都以运用Struct类。

该模块功能是完毕Python数值和C语言结构体的Python字符串情势间的更换。那能够用于拍卖存款和储蓄在文书中或从网络连接中贮存的二进制数据,以及其余数据源。

使用struct.pack把一个整数值打包成字符串,打开Python命令行,输入:

模块函数和Struct类

它除了提供3个Struct类之外,还有为数不少模块级的函数用于拍卖结构化的值。那里有个格式符(Format
specifiers)的定义,是指从字符串格式转换为已编写翻译的代表方式,类似高璇则表达式的处理格局。平日实例化Struct类,调用类方法来形成更换,比一贯调用模块函数有效的多。上面包车型客车事例都以利用Struct类。

2. Packing(打包)和Unpacking(解包)

  Struct支撑将数据packing(打包)成字符串,并能从字符串中逆向unpacking(解压)出多少。

  在本例中,格式钦点器(specifier)须求三个整型或长整型,一个多个字节的string,和八个浮点数。格式符中的空格用于分隔各种提醒器(indicators),在编写翻译格式时会被忽略。

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'

  这一个示例将打包的值转换为十六进制字节种类,用binascii.hexlify()格局打字与印刷出来。

  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(),基本上再次来到相同的值(浮点数会有异样)。

用途: 在Python基本数据类型和二进制数据里面展开转移

 

Packing(打包)和Unpacking(解包)

Struct帮助将数据packing(打包)成字符串,并能从字符串中逆向unpacking(解压)出多少。

在本例中,格式钦定器(specifier)必要叁个整型或长整型,1个七个字节的string,和二个浮点数。格式符中的空格用于分隔各种提醒器(indicators),在编写翻译格式时会被忽视。

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'

以此示例将包裹的值转换为十六进制字节种类,用binascii.hexlify()格局打字与印刷出来。

使用unpack()办法解包。

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(),基本上再次来到相同的值(浮点数会有反差)。

3. 字节逐一/大小/对齐

  暗中认可情况下,pack是行使当地C库的字节顺序来编码的。格式化字符串的首先个字符能够用来表示填充数据的字节顺序、大小和对齐格局,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

  若是格式符中没有安装这个,那么默许将运用 @

  本地字节顺序是指字节顺序是由近日主机系统控制。比如:英特尔x86和AMD64(x86-64)使用小字节序; HTC 67000和 PowerPC
G5运用大字节序。A奥迪Q5M和AMD安腾帮衬切换字节序。能够利用sys.byteorder查阅当前系统的字节顺序。

  本地质大学小(Size)和对齐(Alignment)是由c编写翻译器的sizeof表达式分明的。它与地方字节顺序对应。

  标准尺寸由格式符分明,下边会讲种种格式的规范尺寸。

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)

struct模块提供了用于在字节字符串和Python原生数据类型之间变换函数,比如数字和字符串。

>>>import struct

字节顺序/大小/对齐

私下认可情状下,pack是运用当地C库的字节顺序来编码的。格式化字符串的率先个字符能够用来代表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

若是格式符中没有设置那么些,那么暗许将选拔 @

本土字节顺序是指字节顺序是由近来主机系统控制。比如:英特尔x86和英特尔64(x86-64)使用小字节序; Nokia 67000和 PowerPC
G5采纳大字节序。AHighlanderM和英特尔安腾扶助切换字节序。能够运用sys.byteorder翻看当前系统的字节顺序。

地面大小(Size)和对齐(Alignment)是由c编译器的sizeof表明式明确的。它与当地字节顺序对应。

标准尺寸由格式符鲜明,下边会讲各种格式的标准尺寸。

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)

4. 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)

模块函数和Struct类

 

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)

5. 缓冲区

  将数据打包成二进制平日是用在对品质供给很高的风貌。
在那类场景中得以由此制止为各种打包结构分配新缓冲区的花费来优化。
pack_into()unpack_from()办法援助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)

首发地址: Python标准库笔记(6) —
struct模块

它除了提供八个Struct类之外,还有不少模块级的函数用于拍卖结构化的值。那里有个格式符(Format
specifiers)的定义,是指从字符串格式转换为已编写翻译的代表方式,类似李有贞则表明式的处理格局。日常实例化Struct类,调用类方法来形成更换,比直接调用模块函数有效的多。上边包车型大巴事例都以选拔Struct类。

>>> a =0x01020304

缓冲区

将数据打包成二进制经常是用在对品质需要很高的光景。
在那类场景中得以经过防止为各个打包结构分配新缓冲区的支付来优化。
pack_into()unpack_from()主意协助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)

博客原版的书文:

Packing(打包)和Unpacking(解包)

 

Struct扶助将数据packing(打包)成字符串,并能从字符串中逆向unpacking(解压)出多少。

>>> str= struct.pack(“I”, a)

在本例中,格式钦定器(specifier)须求1个整型或长整型,二个四个字节的string,和1个浮点数。格式符中的空格用于分隔各样提醒器(indicators),在编写翻译格式时会被忽略。

 

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))

>>>repr(str)

# output
原始值: (1, b’ab’, 2.7)
格式符: b’I 2s f’
占用字节: 12
卷入结果: b’01000000616三千0cdcc2c40′

 

本条示例将包装的值转换为十六进制字节体系,用binascii.hexlify()方法打字与印刷出来。

“‘\\x04\\x03\\x02\\x01′”

选取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)

此刻,str为1个字符串,字符串中的内容与整数a的二进制存款和储蓄的始末一致。

# output
解包结果: (1, b’ab’, 2.800000047683716)

 

将包装的值传给unpack(),基本上再次回到相同的值(浮点数会有差别)。

 

字节顺序/大小/对齐

 

暗中认可意况下,pack是采纳当地C库的字节顺序来编码的。格式化字符串的首先个字符能够用来表示填充数据的字节顺序、大小和对齐情势,如下表所描述的:

运用struct.unpack把字符串解包成整数类型,如下:

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

 

假定格式符中没有设置那一个,那么默许将动用 @。

>>> b =struct.unpack(“I”, str)

当地字节顺序是指字节顺序是由近年来主机系统控制。比如:AMDx86和AMD64(x86-64)使用小字节序; 摩托罗拉 6九千和 PowerPC
G5利用大字节序。AXC60M和AMD安腾协助切换字节序。能够选用sys.byteorder查看当前系统的字节顺序。

 

本地质大学小(Size)和对齐(Alignment)是由c编写翻译器的sizeof表明式鲜明的。它与当地字节顺序对应。

>>> b

正规尺寸由格式符分明,上面会讲各样格式的正规尺寸。

 

示例:

(16909060,)

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
装进结果:  b’0一千00061620000cdcc2c40′
解包结果:  (1, b’ab’, 2.七千00047683716)

格式符  :  b’= I 2s f’ for native, standard
占据字节:  10
包裹结果:  b’0一千0006162cdcc2c40′
解包结果:  (1, b’ab’, 2.七千00047683716)

格式符  :  b'< I 2s f’ for little-endian
占据字节:  10
包装结果:  b’0一千0006162cdcc2c40′
解包结果:  (1, b’ab’, 2.柒仟00047683716)

格式符  :  b’> I 2s f’ for big-endian
占据字节:  10
卷入结果:  b’000000016162402ccccd’
解包结果:  (1, b’ab’, 2.800000047683716)

格式符  :  b’! I 2s f’ for network
占据字节:  10
卷入结果:  b’000000016162402ccccd’
解包结果:  (1, b’ab’, 2.柒仟00047683716)

在解包之后,再次回到2个元组类型(tuple)的数据。

格式符

 

格式符对照表如下:

比方七个数据开始展览打包,能够在格式中钦点打包的数据类型,然后数据通过参数字传送入:

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

>>> a =”hello”

将数据打包成二进制平时是用在对品质要求很高的气象。

 

在那类场景中得以由此制止为各类打包结构分配新缓冲区的支付来优化。

>>> b =”world!”

pack_into()和unpack_from()方法帮忙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))

>>> c =2

# output
原始值: (1, b’ab’, 2.7)

使用ctypes模块string buffer
原始buffer  : b’000000000000000000000000′
卷入结果写入 : b’0一千000616三千0cdcc2c40′
解包        : (1, b’ab’, 2.700000047683716)

使用array模块
原始值   : b’000000000000000000000000′
包装写入 : b’0一千000616三千0cdcc2c40′
解包     : (1, b’ab’, 2.700000047683716)

 

如上便是本文的全体内容,希望对我们的求学抱有扶助,也希望大家多多帮衬脚本之家。

>>> d =45.123

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>>> str= struct.pack(“5s6sif”, a, b, c, d)

 

等价于: struct.pack_into(“5s6sif”,str,  0, a, b, c, d)

 

>>> str

 

‘helloworld!\x00\x02\x00\x00\x00\xf4}4B’

 

解包四个数据足以那样做:

 

>>>parts = struct.unpack(“5s6sif”, str)

 

等价于:  struct.unpack_from(“5s6sif”, str, 0)

 

>>>parts

 

(‘hello’,’world!’, 2, 45.12300109863281)

 

从上得以观看浮点值在解包后与原来值不平等,那是因为浮点数的精度难点造成的。

 

struct模块中二进制格式化表示

 

格式

 C类型

 Python类型

 字节数

 

x

 填充字节

 无值

 1

 

c

 char

 长度为1的字符串

 1

 

b

 signed char

 整型

 1

 

B

 unsigned char

 整型

 1

 

?

 _bool

 bool

 1

 

h

 short

 整型

 2

 

H

 unsigned short

 整型

 2

 

i

 Int

 整型

 4

 

I

 Unsigned int

 整型

 4

 

l

 Long

 整型

 4

 

L

 Unsigned long

 整型

 4

 

q

 Long long 

 整型

 8

 

Q

 Unsigned long long 

 整型

 8

 

f

 float

 浮点数

 4

 

d

 double

 浮点数

 8

 

s

 Char[]

 字符串

 1

 

p

 Char[]

 字符串

 1

 

P

 Void *

 long

 4

 

 

最终四个方可用来代表指针类型,占多少个字节(三1二人),柒个字节(六13位)。

 

为了在与差异硬件结构之间沟通数据,须求考虑字节序,如下:

 

字符

 字节序

 大小和对齐

 

@

 本机字节序

 本机,本机4字节对齐

 

=

 本机字节序

 标准,按原字节数对齐

 

 小尾字节序

 标准,按原字节数对齐

 

 大尾字节序

 标准,按原字节对齐

 

!

 网络字节序(大尾)

 标准,按原字节对齐

 

 

注:缺省的意况下,使用本机字节序(同@),能够经过地点的字符修改字节序。

 

总计格式字符串的高低函数:struct.calcsize(fmt)

 

>>>struct.calcsize(“ihi”)                      
缺省为4字节对齐时,长度为12

 

12

 

>>>struct.calcsize(“iih”)                          
 当h在最后的时(此时不4字节对齐),长度为10

 

10

 

>>>struct.calcsize(“@ihi”)

 

12

 

>>>struct.calcsize(“=ihi”)

 

10

 

>>>struct.calcsize(“>ihi”)

 

10

 

>>>struct.calcsize(“<ihi”)

 

10

 

>>>struct.calcsize(“!ihi”)

 

10

 

注:二进制文件打开/读取的时候须要动用“rb”/“wb”格局以二进制方式打开/读取文件。

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注:关于LE(little-endian)和BE(big-endian)区别:

 

LE—最契合人的钻探的字节序,地址低位存储值的低位,地址高位存款和储蓄值的高位。

 

BE—最直观的字节序,地址低位存储值的上位,地址高位存款和储蓄值的低位。

 

诸如:双字0X01020304在内部存款和储蓄器中存款和储蓄格局,LE=0403 02 01,BE=01 02 03 04。

 

 

 

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