


Detaillierte Einführung in die Funktionen struct.pack() und struct.unpack() in Python
Die Struktur in Python wird hauptsächlich zum Verarbeiten von C-Strukturdaten verwendet. Beim Lesen wird sie zunächst in den String-Typ von Python und dann in den strukturierten Typ von Python, z. B. Tupel, konvertiert. Im Allgemeinen stammen die Eingabekanäle aus Dateien oder Netzwerk-Binärströmen.
1.struct.pack() und struct.unpack()
Im Konvertierungsprozess wird hauptsächlich eine Formatzeichenfolge verwendet Format.
Lassen Sie uns über die Hauptmethoden sprechen:
1.1 struct.pack(fmt,v1,v2,...)
Geben Sie v1, v2 und andere Parameter ein. Der Wert ist In einer Schicht verpackt, und die Verpackungsmethode wird durch fmt angegeben. Die verpackten Parameter müssen strikt mit fmt übereinstimmen. Schließlich wird als umschlossene Zeichenfolge zurückgegeben.
1.2 struct.unpack(fmt,string)
Wie der Name schon sagt, entpacken. Zum Beispiel wird pack verpackt und dann kann unpacked zum Auspacken verwendet werden. Gibt ein Tupel (Tupel) zurück, das durch Entpacken von Daten (Zeichenfolge) erhalten wurde. Auch wenn nur ein Datenwert vorhanden ist, werden diese in ein Tupel entpackt. Unter diesen muss len(string) gleich calcsize(fmt) sein, was eine calcsize-Funktion beinhaltet. struct.calcsize(fmt): Hiermit wird die Größe der im fmt-Format beschriebenen Struktur berechnet.
Die Formatzeichenfolge besteht aus einem oder mehreren Formatzeichen. Die Beschreibung dieser Formatzeichen finden Sie im Python-Handbuch wie folgt:
Format | c Type | Python | Note |
---|---|---|---|
x | pad byte | no value | |
c | char | string of length 1 | |
b | signedchar | integer | |
B | unsignedchar | integer | |
? | _Bool | bool | (1) |
h | short | integer | |
H | unsignedshort | integer | |
i | int | integer | |
I | unsignedint | integer or long | |
l | long | integer | |
L | unsignedlong | long | |
q | longlong | long | (2) |
Q | unsignedlonglong | long | (2) |
f | float | float | |
d | double | float | |
s | char[] | string | |
p | char[] | string | |
P | void* | long |
2. Codebeispiel
import struct # native byteorder buffer = struct.pack("ihb", 1, 2, 3) print repr(buffer) print struct.unpack("ihb", buffer) # data from a sequence, network byteorder data = [1, 2, 3] buffer = struct.pack("!ihb", *data) print repr(buffer) print struct.unpack("!ihb", buffer) Output: '\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x03' (1, 2, 3) '\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x03' (1, 2, 3)
Code anzeigen
Zuerst Parameter 1,2,3 ändern Vor dem Packen gehören 1,2,3 offensichtlich zur Ganzzahl im Python-Datentyp. Nach dem Packen wird es zu einer C-strukturierten Binärzeichenfolge, die als „x01x00x00x00x02x00x03“ angezeigt wird. Da es sich bei dieser Maschine um eine Little-Endian-Maschine handelt, finden Sie hier Informationen zum Unterschied zwischen Big-Endian und Little-Endian. Daher werden die hohen Bits im unteren Adresssegment platziert. i stellt den int-Typ in der C-Struktur dar Diese Maschine belegt 4 Bits, 1. Ausgedrückt als 01000000; Es wird als 03 ausgedrückt. Die Konvertierung der Struktur ist ebenfalls ähnlich. Sie können sich auch auf das Handbuch des offiziellen Dokuments beziehen.
optionales Zeichen zur Bestimmung von Big Endian und Little Endian. Die Liste lautet wie folgt:
Wenn nicht angehängt, ist der Standardwert @. Auch wenn die native Zeichenreihenfolge (Big Endian oder Little Endian) verwendet wird, stimmen die Größe der C-Struktur und die Ausrichtung im Speicher mit der nativen Maschine (nativ) überein Beispiel: Die Ganzzahl einiger Maschinen beträgt 2 Bits, während einige Maschinen vier Bits haben; einige Maschinenspeicher haben vier ausgerichtete Bits und einige haben n ausgerichtete Bits (n ist unbekannt, und ich weiß nicht, wie viele).
Es gibt auch eine Standardoption, die wie folgt beschrieben wird: Wenn Standard verwendet wird, gibt es für keinen Typ eine Speicherausrichtung.
Beispielsweise ist in der zweiten Hälfte des Applets gerade das erste Bit in der verwendeten Formatzeichenfolge! Dies ist die Standardausrichtung im Big-Endian-Modus. Die Ausgabe lautet also „x00x00x00x01x00x02x03“, wobei das High-Bit selbst im High-Adress-Bit des Speichers platziert wird.
Eine ausführlichere Einführung in die Funktionen struct.pack() und struct.unpack() in Python finden Sie auf der chinesischen PHP-Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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