파일에 접근하거나 소켓 작업을 할 때처럼 바이너리 데이터를 처리하기 위해 Python을 사용해야 하는 경우가 있습니다. 이때 Python의 struct 모듈을 사용하면 C 언어에서 구조를 처리할 수 있습니다. 🎜>
struct 모듈에서 가장 중요한 세 가지 함수는 주어진 형식( fmt), 데이터를 문자열(실제로는 c 구조와 유사한 바이트 스트림)로 캡슐화합니다. unpack(fmt, string) 주어진 형식(fmt)에 따라 바이트 스트림 문자열을 구문 분석하고 구문 분석된 결과를 반환합니다. tuplecalcsize(fmt)는 지정된 형식(fmt)이 차지하는 메모리 바이트 수를 계산합니다. 구조체에서 지원되는 형식은 다음과 같습니다. 형식 C 유형 Python 바이트 수x 패드 바이트 값 없음 1c 길이의 문자 문자열 1 1b 부호 있는 문자 정수 1B 부호 없는 문자 정수 1 ? _Bool bool 1h 짧은 정수 2H 부호 없는 짧은 정수 2i 정수 4I 부호 없음 int 정수 또는 long 4l long 정수 4L unsigned long long 4q long long long 8Q unsigned long long long 8f float float 4d double float 8s char[] 문자열 1p char[] 문자열 1P void * long참고 1. q와 Q는 컴퓨터가 64비트 작업을 지원할 때만 유용합니다.참고 2. 각 형식 앞에 숫자를 나타내는 숫자가 있을 수 있습니다참고 3. s 형식은 특정 길이의 문자열을 나타내고, 4s는 길이 4의 문자열을 나타내지만, p는 파스칼 문자열을 나타냅니다. 참고 4.P는 포인터, 길이를 변환하는 데 사용됩니다. 그 중 기계어 Long Correlation참고 5. 마지막 것은 포인터 유형을 나타내는 데 사용할 수 있으며 4바이트를 차지합니다C의 구조와 데이터를 교환하기 위해 일부 c 또는 C++도 고려해야 합니다. 컴파일러는 일반적으로 32비트 시스템의 경우 4바이트 단위로 바이트 정렬을 사용하므로 구조체는 로컬 시스템 바이트 순서에 따라 변환됩니다. 형식의 첫 번째 문자를 사용하여 정렬을 변경할 수 있습니다. . 다음과 같이 정의됩니다. 문자 바이트 순서 크기 및 정렬@ 네이티브 네이티브 4바이트 정도 구성= 네이티브 표준 원래 바이트 수에 따름> 빅엔디안 표준 ! 네트워크(=빅엔디안) 표준 표준 바이트
은 '@5s6sif'와 같이 fmt의 첫 번째 위치에 사용됩니다. 예 1: 구조는 다음과 같습니다.
위 구조 데이터는 문자열 s에 저장된 소켓.recv를 통해 수신됩니다. 이제 unpack() 함수를 사용할 수 있습니다.
struct Header { unsigned short id; char[4] tag; unsigned int version; unsigned int count; }
위 형식 문자열에서 ,! 데이터가 네트워크에서 수신되고 네트워크에서 전송될 때 네트워크 바이트 순서이므로 구문 분석을 위해 네트워크 바이트 순서를 사용해야 합니다. 다음 H는 부호 없는 짧은 ID를 나타내고 4s는 A 4바이트를 나타냅니다. 긴 문자열, 2I는 unsigned int 유형 데이터가 두 개 있다는 것을 의미합니다.
import struct id, tag, version, count = struct.unpack("!H4s2I", s)이제 압축을 풀면 id, tag, version, count에 정보가 저장되었습니다.
마찬가지로 쉽게 할 수도 있습니다. 로컬 데이터를 구조체 형식으로 압축:
pack 함수는 지정된 형식에 따라 ID, 태그, 버전, 개수를 구조 헤더로 변환합니다. ss는 이제 문자열입니다(실제로는 C 구조와 유사한 바이트 스트림입니다). ), 이 문자열은 소켓.send(ss)를 통해 전송될 수 있습니다.
ss = struct.pack("!H4s2I", id, tag, version, count);예시 2:
이때 bytes는 문자열 문자열이고, 문자열은 a의 바이너리 저장소 내용과 동일합니다.
import struct a=12.34 #将a变为二进制 bytes=struct.pack('i',a)그런 다음 반대 작업을 수행하고 기존 바이너리 데이터 바이트(실제로는 문자열)를 Python 데이터 유형으로 변환합니다. #unpack은 튜플을 반환합니다!
a,=struct.unpack('i',bytes)
여러개의 데이터로 구성된다면 다음과 같을 수 있습니다.
이때 바이트는 바이너리 형태입니다. binfile.write(bytes)
a='hello' b='world!' c=2 d=45.123 bytes=struct.pack('5s6sif',a,b,c,d)와 같은 파일에 직접 쓸 수 있습니다. 그런 다음 필요할 때 bytes=binfile.read()로 읽어올 수 있습니다. pass struct.unpack()은 Python 변수로 디코딩됩니다.
'5s6sif'는 fmt라고 하며 숫자와 문자로 구성된 형식화된 문자열입니다. 5s는 5개의 문자로 구성된 문자열을 의미합니다. 2개의 정수 등을 의미합니다. 다음은 사용 가능한 문자 및 유형입니다. ctype은 Python의 유형과 일대일로 대응할 수 있음을 의미합니다.
a,b,c,d=struct.unpack('5s6sif',bytes)참고: 바이너리 파일을 처리할 때 발생하는 문제 바이너리 파일을 처리할 때는 다음 방법을 사용해야 합니다.
그런 다음 binfile=open(이란 무엇입니까? 파일 경로 'r' 결과의 차이점은 무엇입니까?
binfile=open(filepath,'rb') #读二进制文件 binfile=open(filepath,'wb') #写二进制文件두 가지 차이점이 있습니다.
먼저 'r' 사용시 '0x1A'를 만나면 파일의 끝, 즉 EOF로 간주됩니다. 'rb'를 사용하면 이 문제가 발생하지 않습니다. 즉, 바이너리로 쓰고 텍스트로 읽는 경우 '0X1A'가 있으면 파일의 일부만 읽혀지게 됩니다. 'rb'를 사용하면 파일 끝까지 읽습니다.
두 번째로, 문자열 x='abcndef'에 대해 len(x)를 사용하여 길이를 7로 만들 수 있습니다. n을 개행 문자라고 부르는데 실제로는 '0X0A'입니다. 텍스트 모드인 'w'로 쓰면, 윈도우 플랫폼에서는 '0X0A'가 자동으로 '0X0D', '0X0A'라는 두 글자로 바뀌게 되는데, 즉 실제로 파일 길이가 8이 된다. 'r' 텍스트 모드로 읽으면 자동으로 원래 개행 문자로 변환됩니다. 쓰기 위해 'wb' 바이너리 모드로 변경하면 한 문자는 그대로 유지되며, 읽을 때 그대로 읽혀지게 됩니다. 따라서 텍스트 모드로 쓰고 바이너리 모드로 읽는 경우 이 추가 바이트를 고려해야 합니다. '0X0D'는 캐리지 리턴 문자라고도 합니다. Linux에서는 변경되지 않습니다. 리눅스는 줄바꿈을 표현하기 위해 '0X0A'만을 사용하기 때문입니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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