Python에서 바이트를 정수로 변환
암호화 및 암호 해독 알고리즘을 사용할 때 바이트 시퀀스를 정수 값으로 변환하고 그 반대. Python에서 내장된 int.from_bytes() 함수를 사용하면 바이트를 정수로 변환하는 프로세스가 간단해집니다.
int.from_bytes() 함수는 bytes, byteorder 및 signed(선택 사항)의 세 가지 인수를 사용합니다. . bytes 인수는 변환할 바이트 순서를 지정하고, byteorder는 바이트 순서("big" 또는 "little")를 나타내며, signed는 값을 부호 있는 정수로 처리해야 하는지 여부를 결정합니다(기본값은 False).
예를 들어 바이트 시퀀스 b'x03'을 정수로 변환하려면 다음을 사용할 수 있습니다.
<code class="python">bytes([3]) == b'\x03' result = int.from_bytes(b'\x03', byteorder='big') print(result) # 3</code>
이 경우 byteorder='big' 인수는 최상위 바이트가 바이트 시퀀스의 시작 부분에 있어야 합니다. byteorder='little'을 사용하면 동일한 바이트 시퀀스가 대신 256으로 해석됩니다.
부호 있는 인수를 사용하여 값을 부호 있는 정수로 처리해야 하는지 여부를 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 시퀀스 b'xfcx00'을 부호 있는 정수로 변환하려면 다음을 사용할 수 있습니다.
<code class="python">result = int.from_bytes(b'\xfc\x00', byteorder='big', signed=True) print(result) # -1024</code>
이렇게 하면 2의 보수 인코딩을 사용하여 시퀀스를 부호 있는 정수로 해석하여 값이 -1024가 됩니다. .
전체적으로 int.from_bytes() 함수는 Python에서 바이트 시퀀스를 정수 값으로 변환하는 간단하고 효율적인 방법을 제공합니다. 바이트 순서와 부호를 지정하면 변환이 예상대로 수행되는지 확인할 수 있습니다.
위 내용은 int.from_bytes()를 사용하여 Python에서 바이트를 정수로 변환하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

이 튜토리얼은 Python을 사용하여 Zipf의 법칙의 통계 개념을 처리하는 방법을 보여주고 법을 처리 할 때 Python의 읽기 및 대형 텍스트 파일을 정렬하는 효율성을 보여줍니다. ZIPF 분포라는 용어가 무엇을 의미하는지 궁금 할 것입니다. 이 용어를 이해하려면 먼저 Zipf의 법칙을 정의해야합니다. 걱정하지 마세요. 지침을 단순화하려고 노력할 것입니다. Zipf의 법칙 Zipf의 법칙은 단순히 : 큰 자연어 코퍼스에서 가장 자주 발생하는 단어는 두 번째 빈번한 단어, 세 번째 빈번한 단어보다 세 번, 네 번째 빈번한 단어 등 4 배나 자주 발생합니다. 예를 살펴 보겠습니다. 미국 영어로 브라운 코퍼스를 보면 가장 빈번한 단어는 "TH입니다.

이 기사에서는 HTML을 구문 분석하기 위해 파이썬 라이브러리 인 아름다운 수프를 사용하는 방법을 설명합니다. 데이터 추출, 다양한 HTML 구조 및 오류 처리 및 대안 (SEL과 같은 Find (), find_all (), select () 및 get_text ()와 같은 일반적인 방법을 자세히 설명합니다.

이 기사는 딥 러닝을 위해 텐서 플로와 Pytorch를 비교합니다. 데이터 준비, 모델 구축, 교육, 평가 및 배포와 관련된 단계에 대해 자세히 설명합니다. 프레임 워크, 특히 계산 포도와 관련하여 주요 차이점

파이썬 객체의 직렬화 및 사막화는 사소한 프로그램의 주요 측면입니다. 무언가를 Python 파일에 저장하면 구성 파일을 읽거나 HTTP 요청에 응답하는 경우 객체 직렬화 및 사태화를 수행합니다. 어떤 의미에서, 직렬화와 사제화는 세계에서 가장 지루한 것들입니다. 이 모든 형식과 프로토콜에 대해 누가 걱정합니까? 일부 파이썬 객체를 지속하거나 스트리밍하여 나중에 완전히 검색하려고합니다. 이것은 세상을 개념적 차원에서 볼 수있는 좋은 방법입니다. 그러나 실제 수준에서 선택한 직렬화 체계, 형식 또는 프로토콜은 속도, 보안, 유지 보수 상태 및 프로그램의 기타 측면을 결정할 수 있습니다.

Python의 통계 모듈은 강력한 데이터 통계 분석 기능을 제공하여 생물 통계 및 비즈니스 분석과 같은 데이터의 전반적인 특성을 빠르게 이해할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 포인트를 하나씩 보는 대신 평균 또는 분산과 같은 통계를보고 무시할 수있는 원래 데이터에서 트렌드와 기능을 발견하고 대형 데이터 세트를보다 쉽고 효과적으로 비교하십시오. 이 튜토리얼은 평균을 계산하고 데이터 세트의 분산 정도를 측정하는 방법을 설명합니다. 달리 명시되지 않는 한,이 모듈의 모든 함수는 단순히 평균을 합산하는 대신 평균 () 함수의 계산을 지원합니다. 부동 소수점 번호도 사용할 수 있습니다. 무작위로 가져옵니다 수입 통계 Fracti에서

이 튜토리얼에서는 전체 시스템 관점에서 Python의 오류 조건을 처리하는 방법을 배웁니다. 오류 처리는 설계의 중요한 측면이며 최종 사용자까지 가장 낮은 수준 (때로는 하드웨어)에서 교차합니다. y라면

이 기사는 Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask 및 요청과 같은 인기있는 Python 라이브러리에 대해 설명하고 과학 컴퓨팅, 데이터 분석, 시각화, 기계 학습, 웹 개발 및 H에서의 사용에 대해 자세히 설명합니다.

이 튜토리얼은 간단한 나무 탐색을 넘어서 DOM 조작에 중점을 둔 아름다운 수프에 대한 이전 소개를 바탕으로합니다. HTML 구조를 수정하기위한 효율적인 검색 방법과 기술을 탐색하겠습니다. 일반적인 DOM 검색 방법 중 하나는 EX입니다


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Eclipse용 SAP NetWeaver 서버 어댑터
Eclipse를 SAP NetWeaver 애플리케이션 서버와 통합합니다.

ZendStudio 13.5.1 맥
강력한 PHP 통합 개발 환경

mPDF
mPDF는 UTF-8로 인코딩된 HTML에서 PDF 파일을 생성할 수 있는 PHP 라이브러리입니다. 원저자인 Ian Back은 자신의 웹 사이트에서 "즉시" PDF 파일을 출력하고 다양한 언어를 처리하기 위해 mPDF를 작성했습니다. HTML2FPDF와 같은 원본 스크립트보다 유니코드 글꼴을 사용할 때 속도가 느리고 더 큰 파일을 생성하지만 CSS 스타일 등을 지원하고 많은 개선 사항이 있습니다. RTL(아랍어, 히브리어), CJK(중국어, 일본어, 한국어)를 포함한 거의 모든 언어를 지원합니다. 중첩된 블록 수준 요소(예: P, DIV)를 지원합니다.

SublimeText3 영어 버전
권장 사항: Win 버전, 코드 프롬프트 지원!
