Python基础之:struct和格式化字符

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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]: 4

In [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)

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