ファイルへのアクセスやソケット操作など、バイナリデータを処理するために Python を使用する必要がある場合があります。このとき、Python の struct モジュールを使用して、C 言語で構造体を処理できます。 struct module 3 つの最も重要な関数は、pack()、unpack()、calcsize() です
pack(fmt, v1, v2, ...) 指定された形式 (fmt) に従って、データを文字列にカプセル化します (実際にはこれは、C 構造体のバイト フローに似ています)
UnPACK (FMT, String) は、指定された形式 (FMT) に基づいて、バイト実行文字列を分析し、解析された Tuple
calcsize (FMT) の計算を返します (FMT) ).fmt) はメモリのバイト数を占有します
struct でサポートされている形式は次のとおりです:
形式 C 型 Python バイト数
x パッドバイト 値なし 1
c 長さ 1 の char 文字列 1
b signed char integer 1
B unsigned char integer 1
? _Bool bool 1
h short integer 2
H unsigned short integer 2
i int integer 4
I unsigned int integer または long 4
l長整数4
L unsigned long long 4
q long long long 8
Q unsigned long long long 8
f float float 4
d double float 8
s char[] string 1
p char[] string 1
P void * long
注 1.q と Q は、マシンが 64 ビット動作をサポートしている場合にのみ興味深いです
注 2. 番号を示すために、各形式の前に数字を付けることができます
注 3.s 形式は特定の長さの文字列を表し、4s は長さ 4 の文字列を表しますが、p はパスカル文字列を表します
注 4。P はポインタの変換に使用され、その長さはマシン語の長さに関連します
注 5。最後のものは、ポインター Type を表すために使用でき、4 バイトを占有します
C の構造体とデータを交換するには、一部の C または C++ コンパイラーがバイト アライメントを使用することも考慮する必要があります。通常は 4 バイトの 32 ビット システムです。したがって、構造体はローカル マシンのバイト順序に従って変換され、その定義は次のようになります:
文字のバイト順序 サイズと配置
@@ネイティブ十分な4バイト= byteを使用したネイティブ標準使用 - リトルエンディアンの使用方法は、 '@ 5S6sif'example 1のように、それをFMTの最初の位置に置くことです。 : 構造は次のとおりです:struct Header { unsigned short id; char[4] tag; unsigned int version; unsigned int count; }上記の構造データはsocket.recvを通じて受信され、文字列sがあります。今度はそれを解析する必要があります。unpack()関数を使用できます:
import struct id, tag, version, count = struct.unpack("!H4s2I", s)上記のフォーマット文字列の ! は、データがネットワークから受信されるため、解析にネットワーク バイト オーダーを使用することを意味します。次の H は、符号なしの短い ID を表します。 4s は 4 バイトの長さの文字列を表し、2I は 2 つの unsigned int 型データを表します 1 回のアンパックを渡すだけで、情報が ID、タグ、バージョン、カウントに保存されます 同様に、これも非常に便利です。ローカル データを構造体形式にパックするには:
ss = struct.pack("!H4s2I", id, tag, version, count);Pack 関数は、ID、タグ、バージョン、カウントを配置し、指定された形式に従ってヘッダーを構造体に変換します。ss は文字列 (実際には C 構造体に似たバイト ストリーム) になります。この文字列は、socket.send(ss) を通じて送信できます。 例2:
import struct a=12.34 #将a变为二进制 bytes=struct.pack('i',a)このとき、bytesは文字列stringであり、その文字列はバイト単位のaのバイナリ記憶内容と同じです。 次に、逆の操作を実行し、既存のバイナリ データ バイト (実際には文字列) を Python データ型に変換します: #unpack はタプルを返すことに注意してください!!
a,=struct.unpack('i',bytes)複数のデータで構成されている場合データは次のようになります:
a='hello' b='world!' c=2 d=45.123 bytes=struct.pack('5s6sif',a,b,c,d)この時点のバイトはバイナリ形式のデータであり、binfile.write(bytes) などのファイルに直接書き込むことができますその後、必要なときにそれを読み出すことができますそれを bytes=binfile.read() し、struct.unpack():
a,b,c,d=struct.unpack('5s6sif',bytes)を通じて Python 変数にデコードされます。「5s6sif」は fmt と呼ばれ、数字と文字で構成される書式設定された文字列です。5s は 5 文字を意味します文字列 2i は 2 つの整数などを表します。使用可能な文字と型は次のとおりです。ctype 表現は Python の型に 1 対 1 で対応します。 注: バイナリ ファイルの処理中に問題が発生しました
バイナリ ファイルを処理するときは、次のメソッドを使用する必要があります:
binfile=open(filepath,'rb') #读二进制文件 binfile=open(filepath,'wb') #写二进制文件それでは、binfile=open(filepath,'r') の結果の違いは何でしょうか? 2 つの違いがあります:
まず、「r」を使用するときに「0x1A」に遭遇すると、それはファイルの終わり、つまり EOF とみなされます。 「rb」を使用すると、この問題は発生しません。つまり、バイナリで書き込み、テキストで読み出す場合、「0X1A」が存在するとファイルの一部だけが読み出されます。 「rb」を使用すると、ファイルの最後まで読み取られます。
2 番目に、文字列 x=’abcndef’ の場合、len(x) を使用して長さを 7 にします。n を改行文字と呼び、実際には「0X0A」です。テキストモードである「w」で記述すると、「0X0A」は Windows プラットフォーム上で自動的に「0X0D」、「0X0A」の 2 文字に変更されます。つまり、実際のファイル長は 8 になります。 「r」テキスト モードで読み取ると、元の改行文字に自動的に変換されます。書き込み時に「wb」バイナリモードに変更すると、1文字は変更されず、読み取り時にそのまま読み込まれます。したがって、テキスト モードで書き込み、バイナリ モードで読み取る場合は、この余分なバイトを考慮する必要があります。 「0X0D」は復帰文字とも呼ばれます。 Linux では変化しません。 Linux は改行を表すために「0X0A」のみを使用するためです。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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