Python使用struct处理二进制(pack和unpack用法)_unpack_from

python有时需要处理二进制数据，例如 存取文件，socket操作时.这时候，可以使用python的struct模块来完成.可以用struct来处理c语言中的结构体.

一、 struct模块中最重要的三个函数是pack(), unpack(), calcsize

• 按照给定的格式(fmt)，把数据封装成字符串(实际上是类似于c结构体的字节流)

pack(fmt, v1, v2, …)

• 按照给定的格式(fmt)解析字节流string，返回解析出来的tuple

unpack(fmt,string)

• 计算给定的格式(fmt)占用多少字节的内存

calcsize(fmt)

注1.q和Q只在机器支持64位操作系统有意义
注2.每个格式前可以有一个数字，表示个数
注3.s格式表示一定长度的字符串，4s表示长度为4的字符串，但是p表示的是pascal字符串
注4.P用来转换一个指针，其长度和机器字长相关
注5.最后一个可以用来表示指针类型的，占4个字节
为了同c中的结构体交换数据，还要考虑有的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：

使用方法是放在fmt的第一个位置，就像’@5s6sif

示例一：

比如有一个结构体

struct Header

{

unsigned short id;

char[4] tag;

unsigned int version;

unsigned int count;
1
2
3
4
5
6
7

}

通过socket.recv接收到了一个上面的结构体数据，存在字符串s中，现在需要把它解析出来，可以使用unpack()函数.

import struct

id, tag, version, count = struct.unpack("!H4s2I", s)

上面的格式字符串中，!表示我们要使用网络字节顺序解析，因为我们的数据是从网络中接收到的，在网络上传送的时候它是网络字节顺序的.后面的H表示 一个unsigned short的id,4s表示4字节长的字符串，2I表示有两个unsigned int类型的数据.
就通过一个unpack，现在id, tag, version, count里已经保存好我们的信息了.

同样，也可以很方便的把本地数据再pack成struct格式.

ss = struct.pack("!H4s2I", id, tag, version, count);

pack函数就把id, tag, version, count按照指定的格式转换成了结构体Header，ss现在是一个字符串(实际上是类似于c结构体的字节流)，可以通过 socket.send(ss)把这个字符串发送出去.

示例二：

import struct

a=12.34

#将a变为二进制

bytes=struct.pack(‘i’,a)

此时bytes就是一个string字符串，字符串按字节同a的二进制存储内容相同。

再进行反操作

现有二进制数据bytes，（其实就是字符串），将它反过来转换成python的数据类型：

a,=struct.unpack(‘i’,bytes)

注意，unpack返回的是tuple，所以如果只有一个变量的话：

bytes=struct.pack(‘i’,a)

那么，解码的时候需要这样

a,=struct.unpack(‘i’,bytes) 或者 (a,)=struct.unpack(‘i’,bytes)

如果直接用a=struct.unpack(‘i’,bytes)，那么 a=(12.34,) ，是一个tuple而不是原来的浮点数了。

如果是由多个数据构成的，可以这样：

a=‘hello’

b=‘world!’

c=2

d=45.123

bytes=struct.pack(‘5s6sif’,a,b,c,d)

此时的bytes就是二进制形式的数据了，可以直接写入文件比如 binfile.write(bytes)

然后，当我们需要时可以再读出来，bytes=binfile.read()

再通过struct.unpack()解码成python变量

a,b,c,d=struct.unpack(‘5s6sif’,bytes)

'5s6sif’这个叫做fmt，就是格式化字符串，由数字加字符构成，5s表示占5个字符的字符串，2i，表示2个整数等等，下面是可用的字符及类型，ctype表示可以与python中的类型一一对应。

注意：二进制文件处理时会碰到的问题

我们使用处理二进制文件时，需要用如下方法

binfile=open(filepath,‘rb’) 读二进制文件

binfile=open(filepath,‘wb’) 写二进制文件

那么和binfile=open(filepath,‘r’)的结果到底有何不同呢？

不同之处有两个地方：

第一，使用’r’的时候如果碰到’0x1A’，就会视为文件结束，这就是EOF。使用’rb’则不存在这个问题。即，如果你用二进制写入再用文本读出的话，如果其中存在’0X1A’，就只会读出文件的一部分。使用’rb’的时候会一直读到文件末尾。

第二，对于字符串x=‘abc\ndef’，我们可用len(x)得到它的长度为7，\n我们称之为换行符，实际上是’0X0A’。当我们用’w’即文本方式写的时候，在windows平台上会自动将’0X0A’变成两个字符’0X0D’，‘0X0A’，即文件长度实际上变成8.。当用’r’文本方式读取时，又自动的转换成原来的换行符。如果换成’wb’二进制方式来写的话，则会保持一个字符不变，读取时也是原样读取。所以如果用文本方式写入，用二进制方式读取的话，就要考虑这多出的一个字节了。'0X0D’又称回车符。linux下不会变。因为linux只使用’0X0A’来表示换行。

基本的pack和unpack
import struct
import binascii
values = (1, ‘abc’, 2.7)
s = struct.Struct(‘I3sf’)
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
输出：

Original values: (1, ‘abc’, 2.7)
Format string : I3sf
Uses : 12 bytes
Packed Value : 0100000061626300cdcc2c40
Unpacked Type : <type ‘tuple’> Value: (1, ‘abc’, 2.700000047683716)

代码中，首先定义了一个元组数据，包含int、string、float三种数据类型，然后定义了struct对象，并制定了format‘I3sf’，I 表示int，3s表示三个字符长度的字符串，f 表示 float。最后通过struct的pack和unpack进行打包和解包。通过输出结果可以发现，value被pack之后，转化为了一段二进制字节串，而unpack可以把该字节串再转换回一个元组，但是值得注意的是对于float的精度发生了改变，这是由一些比如操作系统等客观因素所决定的。打包之后的数据所占用的字节数与C语言中的struct十分相似。

字节顺序

另一方面，打包的后的字节顺序默认上是由操作系统的决定的，当然struct模块也提供了自定义字节顺序的功能，可以指定大端存储、小端存储等特定的字节顺序，对于底层通信的字节顺序是十分重要的，不同的字节顺序和存储方式也会导致字节大小的不同。在format字符串前面加上特定的符号即可以表示不同的字节顺序存储方式，例如采用小端存储 s = struct.Struct(‘<I3sf’)就可以了。官方api library 也提供了相应的对照列表：

二、利用buffer，使用pack_into和unpack_from方法

使用二进制打包数据的场景大部分都是对性能要求比较高的使用环境。而在上面提到的pack方法都是对输入数据进行操作后重新创建了一个内存空间用于返回，也就是说我们每次pack都会在内存中分配出相应的内存资源，这有时是一种很大的性能浪费。struct模块还提供了pack_into() 和 unpack_from()的方法用来解决这样的问题，也就是对一个已经提前分配好的buffer进行字节的填充，而不会每次都产生一个新对象对字节进行存储。

import   struct
import   binascii
import   ctypes
 
values  =   (  1  ,  'abc'  ,  2.7  )
s  =   struct.Struct(  'I3sf'  )
prebuffer  =   ctypes.create_string_buffer(s.size)
print   'Before :'  ,binascii.hexlify(prebuffer)
s.pack_into(prebuffer,  0  ,  *  values)
print   'After pack:'  ,binascii.hexlify(prebuffer)
unpacked  =   s.unpack_from(prebuffer,  0  )
print   'After unpack:'  ,unpacked
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

输出：

Before : 000000000000000000000000
After pack: 0100000061626300cdcc2c40
After unpack: (1, ‘abc’, 2.700000047683716)

对比使用pack方法打包，pack_into 方法一直是在对prebuffer对象进行操作，没有产生多余的内存浪费。另外需要注意的一点是，pack_into和unpack_from方法均是对string buffer对象进行操作，并提供了offset参数，用户可以通过指定相应的offset，使相应的处理变得更加灵活。例如，我们可以把多个对象pack到一个buffer里面，然后通过指定不同的offset进行unpack：

import   struct
import   binascii
import   ctypes
 
values1  =   (  1  ,  'abc'  ,  2.7  )
values2  =   (  'defg'  ,  101  )
s1  =   struct.Struct(  'I3sf'  )
s2  =   struct.Struct(  '4sI'  )
 
prebuffer  =   ctypes.create_string_buffer(s1.size  +  s2.size)
print   'Before :'  ,binascii.hexlify(prebuffer)
s1.pack_into(prebuffer,  0  ,  *  values1)
s2.pack_into(prebuffer,s1.size,  *  values2)
print   'After pack:'  ,binascii.hexlify(prebuffer)
print   s1.unpack_from(prebuffer,  0  )
print   s2.unpack_from(prebuffer,s1.size)
1
2
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5
6
7
8
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10
11
12
13
14
15
16

输出：

Before : 0000000000000000000000000000000000000000
After pack: 0100000061626300cdcc2c406465666765000000
(1, ‘abc’, 2.700000047683716)
(‘defg’, 101)