python中struct模块之字节型数据的处理方法

简介

这个模块处理python中常见类型数据和Python bytes之间转换。这可用于处理存储在文件或网络连接中的bytes数据以及其他来源。在python中没有专门处理字节的数据类型，建立字节型数据也比较麻烦，我们知道的bytes()函数也只能对无符号整型做处理，并且数据如下（没错，数字为多少就有多少个\x00，我们要是用这种方式来存储大量数据，结果可想而知）：

va = bytes(1) # va: '\x00'
vb = bytes(2) # vb: '\x00\x00'
vc = bytes(5) # vc: '\x00\x00\x00\x00\x00'

但在python中str类型中既可以用字符串表示也可以以字节方式表示，所以你定义一个字节型的字符串常量，python是能处理它的：

va = '\x26' # va: '&'

struct处理

字节顺序

一个数据有多个字节表示的时候，字节的顺序不同也就决定了值，在struct中有以下几种字节顺序：

对于字节顺序，只有大端和小端两种方式，只是比如你用@和=代表你用本机的字节顺序，！代表你使用网络的字节顺序。你不指定字节顺序则默认的是@。

本地字节顺序是大端或小端，取决于主机系统。例如，Intel x86和AMD64（x86-64）是小端的; 摩托罗拉68000和PowerPC G5是大端; ARM和Intel Itanium具有可切换的字节序（双字节序）。使用sys.byteorder来检查你的系统的字节顺序。

数据格式

struct支持的打包解包的数据格式如下，我们需要指定格式才能对应处理，其中对应尺寸已列出（以字节为单位）：

打包

通过struct的pack(fmt, *args)来实现对各种数据的打包（转换为对应字节数据），pack的需要传递的参数fmt就是数据的格式，包括了字节顺序、数据类型；后面的*args参数是需要打包的数据。

vaa = struct.pack('>I', 1255) # vaa: '\x00\x00\x04\xe7' 1*4=1个字节 vab = struct.pack('>II', 1255, 23) # vab: '\x00\x00\x04\xe7\x00\x00\x00\x17' 2*4=8个字节 vac = struct.pack('>2I?', 1255, 23, True) # vac: '\x00\x00\x04\xe7\x00\x00\x00\x17\x01' 2*4+1=9个字节

我们看上述三个使用例子（数据与数据之间没有填充，都是连续的，比如对于vac我们不知道 它是由两个4字节无符号整型和一个布尔构成，我们就无法取得正确的值），看fmt参数：

‘>I'代表了以大端的字节顺序打包一个4字节无符号整型数据，所以后面只跟了一个无符号整型参数1255；

‘>II'代表了以大端的字节顺序打包两个4字节无符号整型数据，所以后面跟了两个个无符号整型参数1255和23；

‘>2I?'代表了以大端的字节顺序打包两个4字节无符号整型和一个布尔型数据，所以后面跟了两个个无符号整型参数1255、23和一个布尔值True。

注意'2I'和'II'，'4I'和'IIII'，'2?'和'??'是一样的效果。

解包

通过struct的unpack(fmt, string)来实现对字符串的解包，fmt和打包的是完全一样的，如下（返回的结果是一个元组）：

vaa = struct.pack('>I', 1255) # vaa: '\x00\x00\x04\xe7'
vab = struct.pack('>II', 1255, 23) # vab: '\x00\x00\x04\xe7\x00\x00\x00\x17'
vaaa = struct.unpack('>I', vaa) # vaaa: <class 'tuple'>: (1255, )
vaba = struct.unpack('>II', vab) # vaba: <class 'tuple'>: (1255, 23)

进阶使用

pack_into(fmt, buffer, offset, *args)

fmt参数和pack是一样的，buffer参数是可写的缓存区，offset是写入位置的偏移量，*args是需要写入的数据。这个有什么用呢，我们想想这样两个情况，我们有两个类型已经打包好，我们想在这两个已经打包好的数据后面再添加一个数据打包；或者我们要打包的数据很多，我们不可能在pack中把所有需要打包的数据都通过参数传递给pack，那你的pack函数可能得写成千上完个参数了。这时候我们就可以用到这个函数了。

要使用它必须要一个可以写入的缓存区，我们可以导入一个字符缓存区包，然后创建一个固定大小的缓存区（以字节为单位）：

import struct
from ctypes import create_string_buffer

# 创建一个9字节大小的缓存区，初始化默认全部为\x00
buf = create_string_buffer(9) # buf.raw: '\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'

# 冲缓存区buf的第0个字节开始打包两个4字节无符号整型数据1和2
struct.pack_into(">II", buf, 0, 1, 2) # buf.raw: '\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x02\x00'
# 然后我们想再打包一个布尔型数据到buf中就可以改变以下偏移量
struct.pack_into(">?", buf, 8, True) # buf.raw: '\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x02\x01'

unpack_from(fmt, buffer, offset)和calcsize(fmt)结合解包数据

calcsize用于计算格式字符串所对应的结果的长度，如：struct.calcsize(‘II')，返回8。因为两个无符号整型所占用的长度是8个字节。unpack_from(fmt, buffer, offset)用于从buffer缓存区中使用fmt格式从offset偏移量处开始解包fmt里对应数量的数据。

import struct
from ctypes import create_string_buffer

buf = create_string_buffer(9)
struct.pack_into(">II", buf, 0, 1, 2)
struct.pack_into(">?", buf, 8, True)
# 记录位置
pos = 0
# 从buf缓存区中以大端方式从偏移位置pos处解包两个无符号整型数据返回，注意
#返回值如果只写一个则返回一个元组，否则你解包几个数据就要写几个返回值。
val = struct.unpack_from('>II', buf, pos) # val: <class 'tuple'>: (1, 2)
val_a, val_b = struct.unpack_from('>II', buf, pos) # val_a: 1 val_b: 2

# 重置解包位置
pos += struct.calcsize('>II') # pos: 8
val_c, = struct.unpack_from('>?', buf, pos) # val_c: True

示例

这个示例是基于mnist手写数字识别的，我们刚开始有60000张手写数字的图片（.bmp格式的），我们通过下述代码将60000张图片转换成字节型数据，bytes.py代码如下：

import struct
import os
import numpy as np
from ctypes import create_string_buffer
import cv2

# 创建一个60000 * 784 * 1 + 3 * 4字节大小的缓存区，初始化默认全部为\x00
buffer = create_string_buffer(60000 * 784 * 1 + 3 * 4)
def writeBytesData():
index = 0
BMP_NUM = 0
BMP_WIDTH = 28
BMP_HEIGHT = 28

# 先保留三个无符号整型的缓存区
index += struct.calcsize('>III')
path = 'data/bmp'
if not os.path.exists(path):
 print('No this dir!')
 return
list = os.listdir(path)
for line_bmp in list:
 bmp_path = os.path.join(path, line_bmp)
 if os.path.isdir(bmp_path):
  print('This is not a .bmp')
 else:
  BMP_NUM += 1
  print(BMP_NUM)
  buf = cv2.imread(bmp_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
  buf = np.reshape(buf, [784])
  for pos in range(buf.__len__()):
   struct.pack_into('>B', buffer, index, buf[pos])
   index += struct.calcsize('>B')

# 将保留缓存区的内容填上
struct.pack_into('>III', buffer, 0, BMP_NUM, BMP_WIDTH, BMP_HEIGHT)
with open('data/bytes/bytes.bytes', 'wb') as fp:
 fp.write(buffer)

def readFromBytes():
index = 0
images = []
with open('data/bytes/bytes.bytes', 'rb') as fp:
 buffer = fp.read()
 # 解包前三个无符号整型
 bmp_num, bmp_width, bmp_height = struct.unpack_from('>III', buffer, index)

# 重定位偏移量
 index += struct.calcsize('>III')
 for pos in range(bmp_num):
  img = struct.unpack_from('>784B', buffer, index)
  index += struct.calcsize('>784B')
  # 修改为原来的图片形状
  img = np.array(img, dtype=np.uint8)
  img = np.reshape(img, [bmp_height, bmp_width])
  # 显示图片
  cv2.imshow('bmp', img)
  # 按任意键继续
  cv2.waitKey(0)
  images.append(img)
return images

writeBytesData()
readFromBytes()

在写入bytes文件的时候有点慢，由于有60000张图片每张要写28 * 28个字节，其中目录结构如下，需要图片的可以去我的下载区下载mnist图片数据集：

bytes.py
data
bmp
 1.bmp
 2.bmp
 ...
 60000.bmp
bytes

来源：https://blog.csdn.net/youand_me/article/details/78890316