Python의 struct.pack() 함수 및 struct.unpack() 함수에 대한 자세한 소개
Python의 구조체는 주로 C 구조 데이터를 처리하는 데 사용됩니다. 읽을 때 먼저 Python의 문자열 유형으로 변환된 다음 Tuple과 같은 Python의 구조화된 유형으로 변환됩니다. 일반적으로 입력 채널은 파일 또는 네트워크 바이너리 스트림에서 제공됩니다.
1.struct.pack() 및 struct.unpack()
변환 과정에서는 주로 형식 문자열을 사용하여 변환 방법을 지정합니다. 체재.
주요 메서드에 대해 이야기해 보겠습니다.
1.1 struct.pack(fmt,v1,v2,...)
v1, v2 및 기타 매개변수를 입력합니다. 값은 다음과 같습니다. 하나의 레이어로 래핑되며 래핑 방법은 fmt에 의해 지정됩니다. 래핑된 매개변수는 fmt를 엄격하게 준수해야 합니다. 마지막으로 은 래핑된 문자열 으로 반환됩니다.
1.2 struct.unpack(fmt,string)
이름에서 알 수 있듯이 압축을 푼다. 예를 들어 pack은 packaged이고 unpacked는 unpack에 사용될 수 있습니다. 튜플(tuple)을 반환 데이터(문자열)를 언패킹하여 얻은 데이터가 1개만 있어도 튜플로 언패킹됩니다. 그중 len(string)은 calcsize 함수를 포함하는 calcsize(fmt)와 동일해야 합니다. struct.calcsize(fmt): fmt 형식에 설명된 구조의 크기를 계산하는 데 사용됩니다.
형식 문자열은 하나 이상의 형식 문자로 구성됩니다. 이러한 형식 문자에 대한 설명은 다음과 같은 Python 설명서를 참조하세요.
Format | c Type | Python | Note |
---|---|---|---|
x | pad byte | no value | |
c | char | string of length 1 | |
b | signedchar | integer | |
B | unsignedchar | integer | |
? | _Bool | bool | (1) |
h | short | integer | |
H | unsignedshort | integer | |
i | int | integer | |
I | unsignedint | integer or long | |
l | long | integer | |
L | unsignedlong | long | |
q | longlong | long | (2) |
Q | unsignedlonglong | long | (2) |
f | float | float | |
d | double | float | |
s | char[] | string | |
p | char[] | string | |
P | void* | long |
2. 코드 예시
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코드 보기
먼저 매개변수 변경 1,2,3 Packing 패킹하기 전에는 1, 2, 3이 분명히 Python 데이터 유형의 정수에 속합니다. 패킹 후에는 C 구조의 이진 문자열이 됩니다. Python 문자열 유형으로 변환하면 'x01x00x00x00x02x00x03'으로 표시됩니다. 이 기계는 리틀 엔디안('리틀 엔디안')이므로 빅 엔디안과 리틀 엔디안의 차이점은 여기를 참조하십시오. 따라서 높은 비트는 낮은 주소 세그먼트에 배치됩니다. i는 C 구조체에서 int 유형을 나타냅니다. 이 머신은 4비트를 차지합니다. 1은 01000000으로 표현됩니다. h는 C 구조체의 짧은 유형을 나타내며 2비트를 차지하므로 0200으로 표현됩니다. 마찬가지로 b는 C 구조체의 부호 있는 char 유형을 나타내며 1비트를 차지합니다. 03. 기타 구조의 변환도 유사합니다. 일부 특수한 경우에는 공식 문서의 매뉴얼을 참조하면 됩니다. 빅 엔디안과 리틀 엔디안을 결정하는 선택적 문자입니다.
추가하지 않으면 기본값은 @입니다. 네이티브 문자 순서(빅 엔디안 또는 리틀 엔디안)를 사용하더라도 C 구조의 크기와 메모리 정렬은 네이티브 머신(네이티브)과 일치합니다. 일부 기계의 정수는 2비트인 반면 일부 기계는 4비트를 가지고 있으며 일부 기계 메모리는 4비트로 정렬되어 있고 일부는 n비트로 정렬되어 있습니다(n은 알 수 없으며 몇 개인지는 모릅니다).
다음과 같이 설명되는 표준 옵션도 있습니다. 표준을 사용하면 모든 유형에 대해 메모리 정렬이 없습니다.
예를 들어, 방금 애플릿의 후반부에서 사용된 형식 문자열의 첫 번째 비트는! , 이는 빅엔디안 모드 표준 정렬이므로 출력은 'x00x00x00x01x00x02x03'이며, 여기서 상위 비트 자체가 메모리의 상위 주소 비트에 배치됩니다.
Python의 struct.pack() 함수와 struct.unpack() 함수에 대한 자세한 소개는 PHP 중국어 홈페이지를 참고해주세요!

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제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

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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Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

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
