Pythonのstructは主にC構造体のデータを読み込む際に、まずPythonの文字列型に変換されてから、タプルなどのPythonの構造化型に変換されます。一般に、入力チャネルはファイルまたはネットワーク バイナリ ストリームから取得されます。
1.struct.pack() と struct.unpack()
変換プロセス中、フォーマット文字列は主に変換方法と形式を指定するために使用されます。
主なメソッドについて説明します:
1.1 struct.pack(fmt,v1,v2,...)
v1、v2、その他のパラメータの値を1つのレイヤーにパックし、パッケージ化方法を指定しますfmt より。ラップされたパラメータは fmt に厳密に準拠する必要があります。最後に、ラップされた文字列を返します。
1.2 struct.unpack(fmt,string)
名前の通り、解凍します。たとえば、pack はパッケージ化され、unpacked は解凍に使用できます。 データ(文字列)をアンパックしたタプル(タプル)を返します、データが1つしかない場合でもタプルにアンパックされます。このうち、len(string) は calcsize(fmt) と等しくなければなりません。これには calcsize 関数が含まれます。 struct.calcsize(fmt): fmt形式で記述された構造体のサイズを計算するために使用されます。
書式文字列は 1 つ以上の書式文字で構成されます。これらの書式文字の説明については、次の Python マニュアルを参照してください。 x
c | char | ||
---|---|---|---|
b | signed char | integer | |
B | unsignedchar | integer | |
? | _Bool | bool | |
h | short | integer | |
H | unsignedshort | integer | |
i | int | integer | |
I | unsignedint | integerまたはlong | |
l | long | integer | |
L | unsignedlong | long | |
q | longlong | long | |
Q | unsignedlonglong | long | |
f | フロート | フロート | |
d | double | float | |
s | char[] | string | |
p | char[] | string | |
P | void* | 長い | |
2.コード例 | |||
RREEE | VIEWコード最初、パッケージ1,2,3、パッケージングの前に、2,3は明らかに整数に属しますPython データ型は、パッキング後に C 構造のバイナリ文字列になります。Python 文字列型に変換すると、「x01x00x00x00x02x00x03」と表示されます。このマシンはリトル エンディアン (「リトル エンディアン」) であるため、ビッグ エンディアンとリトル エンディアンの違いについてはここを参照してください。そのため、上位ビットは下位アドレス セグメントに配置されます。i は C 構造体の int 型を表します。このマシンは 4 ビットを占有し、1 は 01000000 として表現されます。h は C 構造体の short 型を表し、2 ビットを占有するため、0200 として表現されます。b は、C 構造体の signed char 型を表し、1 ビットを占有します。他の構造体の変換も同様に行われます。一部の特殊なものについては、公式ドキュメントのマニュアルを参照してください。 | Format文字列の先頭には、決定するためのオプションの文字があります。ビッグ エンディアンとリトル エンディアンのリストは次のとおりです。 |
リトルエンディアン標準
> ;
ビッグエンディアン標準!
標準 |
付加されない場合、デフォルトは@です。マシンの文字順序が使用される場合でも(ビッグエンディアンまたはリトルエンディアン)、C構造体のサイズとメモリ内のアライメントはマシン(ネイティブ)と一致します。整数が 2 ビットのマシンもあれば、4 ビットのマシンもあり、メモリ内で 4 ビットがアライメントされているマシンもあれば、n ビットがアライメントされているマシンもあります (n は不明で、何ビットであるかはわかりません)。 次のように説明されている標準オプションもあります: 標準を使用すると、どのタイプでもメモリ アラインメントが行われません。 たとえば、先ほどのアプレットの後半では、使用されているフォーマット文字列の最初のビットは!これはビッグエンディアン モードの標準アライメントであるため、出力は「x00x00x00x01x00x02x03」となり、上位ビット自体がメモリの上位アドレス ビットに配置されます。 Python の struct.pack() 関数と struct.unpack() 関数の詳細については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。
|
---|

pythonisbothcompiledinterted.whenyourunapythonscript、itisfirstcompiledintobytecode、これはdenepythonvirtualmachine(pvm).thishybridapproaChallowsforplatform-platform-denodent-codebutcututicut。

Pythonは厳密に行ごとの実行ではありませんが、最適化され、インタープレーターメカニズムに基づいて条件付き実行です。インタープリターは、コードをPVMによって実行されるBytecodeに変換し、定数式または最適化ループを事前促進する場合があります。これらのメカニズムを理解することで、コードを最適化し、効率を向上させることができます。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)


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