일반적인 느낌은 Python 자체는 바이너리를 지원하지 않지만 이를 보완하기 위한 모듈, 즉 struct 모듈을 제공한다는 것입니다.
구조체 가져오기a=12.34#a를 바이너리로 변환 bytes=struct.pack('i',a)이때 bytes는 문자열 문자열이고, 그 문자열은 바이트 단위의 바이너리 저장 내용과 동일합니다. 그런 다음 기존 바이너리 데이터 바이트(실제로는 문자열)를 역연산하여 Python 데이터 유형으로 다시 변환합니다. a,=struct .unpack ('i',bytes)unpack은 tuple을 반환하므로 변수가 하나만 있는 경우: bytes=struct.pack('i' ,a ) 그런 다음 디코딩할 때 다음을 수행해야 합니다. a,=struct.unpack('i',bytes) 또는 (a,)=struct.unpack('i', bytes )a=struct.unpack('i',bytes)를 직접 사용하면 a=(12.34,)는 원래 부동 소수점 숫자 대신 튜플입니다. 여러개의 데이터로 구성된다면 다음과 같을 수 있습니다.
a='hello' b='world!' c=2 d=45.123 bytes=struct.pack('5s6sif',a,b,c,d)이때 바이트는 바이너리 형태의 데이터이고, binfile.write(bytes)와 같은 파일을 직접 작성한 다음 필요할 때 읽어서 bytes=binfile.read() 파이썬으로 디코딩합니다. struct.unpack() 변수를 통해a,b,c,d=struct.unpack('5s6sif',bytes)'5s6sif'는 형식 문자열인 fmt라고 하며, 숫자와 문자로 구성됩니다. 5s는 5자의 문자열을 나타내고, 2i는 2개의 정수를 나타냅니다. 다음은 Python에서 사용 가능한 문자와 유형입니다.
형식 | C 유형 | Python | 바이트 수 |
---|---|---|---|
x | 패드 바이트 | 값 없음 | 1 |
c | char | 길이 1의 문자열 | 1 |
b | 부호 있는 문자 | 정수 | 1 |
B | 부호 없는 문자 | 정수 | 1 |
? | _Bool | bool | 1 |
h | 짧음 | 정수 | 2 |
H | 부호 없는 짧음 | 정수 | 2 |
i | 정수 | 정수 | 4 |
I | unsigned int | 정수 또는 long | 4 | tr>
l | 긴 | 정수 | 4 |
L td> | 부호 없는 긴 | 긴 | 4 |
q | 긴 긴 | 긴 | 8 |
Q | 부호 없는 긴 긴 | 긴 | 8 |
f | 부동 | 부동 | 4 |
d | 더블 | 플로트 | 8 |
s | char[] | string | 1 |
p | char[] td> | 문자열 | 1 |
P | void * | long |
Format | C Type | Python | 字节数 |
---|---|---|---|
x | pad byte | no value | 1 |
c | char | string of length 1 | 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 or long | 4 |
l | long | integer | 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 |
사용방법은 '@5s6sif'처럼 fmt의 첫 번째 위치에 놓는 것입니다
------바이너리 파일 처리 시 발생하는 문제--- --
바이너리 파일을 처리할 때 바이너리 파일을 읽으려면
binfile=open(filepath,'rb')
또는
binfile=open(filepath,'wb') 바이너리 파일 쓰기그럼 binfile=open(filepath,'r') 결과의 차이점은 무엇인가요? 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. 둘째, 문자열 x='abc/ndef'에 대해 len(x)를 사용하여 길이를 7로 만들 수 있습니다. /n은 개행 문자라고 하며 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.

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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