Wenn Sie Python verwenden, um Tools für die serielle Schnittstelle zu entwickeln, basiert das grundlegende Lesen und Schreiben des Datenflusses der seriellen Schnittstelle auf Bytearray. Die Daten, die wir von der seriellen Schnittstelle von pyqt erhalten, liegen im Zeichenfolgenformat vor. Anschließend müssen wir überlegen, wie diese beiden konvertiert werden Arten von Daten, um Daten korrekt zu senden und zu empfangen.
Erwägen Sie zunächst den Empfang von Daten über die serielle Schnittstelle, dann ist das Format Bytearray. Folgendes muss zur Anzeige in ein Zeichenfolgenformat verarbeitet werden:
#按string来显示,byarray代表接收到的数据 readstr = byarray.decode('utf-8')#这样就直接转换成str格式 #强制转换 readstr = str(byarray)#用这种方式得到的数据会带有b''字符 #将读取的数据按十六进制字符显示,能让我们直接看到最底层的数据格式 readstr = ' '.join(hex(x) for x in byarray)#这句能把byarray里的数据遍历一遍转换成hex格式,而且用空格相连 将string格式转换成bytearray: #wrstr代表从串口读到的字符串 byarray = wrstr.encode() #得到b''数据
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo konvertieren Sie ein Byte-Array mit Python in einen String. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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