简介
文件的存储内容有两种方式，一种是二进制，一种是文本的形式。如果是以文本的形式存储在文件中，那么从文件中读取的时候就会遇到一个将文本转换为Python中数据类型的问题。实际上即使是文本的形式存储，存储的数据也是也是有结构的，因为Python底层是用C来编写的，这里我们也称之为C结构。
Lib/struct.py 就是负责进行这种结构转换的模块。
struct中的方法
先看下struct的定义：
__all__ = [
# Functions
'calcsize', 'pack', 'pack_into', 'unpack', 'unpack_from',
'iter_unpack',
# Classes
'Struct',
# Exceptions
'error'
]
其中有6个方法，1个异常。
我们主要来看这6个方法的使用：
| 方法名 | 作用 |
|---|---|
| struct.pack(format, v1, v2, ...) | 返回一个 bytes 对象，其中包含根据格式字符串 format 打包的值 v1, v2, ... 参数个数必须与格式字符串所要求的值完全匹配。 |
| struct.pack_into(format, buffer, offset, v1, v2, ...) | 根据格式字符串 format 打包 v1, v2, ... 并将打包的字节串从 offset 开始的位置写入可写缓冲区 buffer 。 请注意 offset 是必需的参数。 |
| struct.unpack(format, buffer) | 根据格式字符串 format 从缓冲区 buffer 解包（假定是由 pack(format, ...) 打包）。 返回的结果为一个元组，即使其只包含一个条目。 缓冲区的字节大小必须匹配格式所要求的大小。 |
| struct.unpack_from(format, /, buffer, offset=0) | 从位置 offset 开始对 buffer 根据格式字符串 format 进行解包。 结果为一个元组，即使其中只包含一个条目。 |
| struct.iter_unpack(format, buffer) | 根据格式字符串 format 以迭代方式从缓冲区 buffer 解包。 此函数返回一个迭代器，它将从缓冲区读取相同大小的块直至其内容全部耗尽。 |
| struct.calcsize(format) | 返回与格式字符串 format 相对应的结构的大小（亦即 pack(format, ...) 所产生的字节串对象的大小）。 |
这些方法主要就是打包和解包的操作，其中一个非常重要的参数就是format，也被成为格式字符串，它指定了每个字符串被打包的格式。
格式字符串
格式字符串是用来在打包和解包数据时指定数据格式的机制。 它们使用指定被打包/解包数据类型的 格式字符 进行构建。 此外，还有一些特殊字符用来控制 字节顺序，大小和对齐方式。
字节顺序，大小和对齐方式
默认情况下，C类型以机器的本机格式和字节顺序表示，并在必要时通过填充字节进行正确对齐（根据C编译器使用的规则）。
我们也可以手动指定格式字符串的字节顺序，大小和对齐方式：
| 字符 | 字节顺序 | 大小 | 对齐方式 |
|---|---|---|---|
@ |
按原字节 | 按原字节 | 按原字节 |
= |
按原字节 | 标准 | 无 |
< |
小端 | 标准 | 无 |
> |
大端 | 标准 | 无 |
! |
网络（=大端） | 标准 | 无 |
大端和小端是两种数据存储方式。
第一种Big Endian将高位的字节存储在起始地址
第二种Little Endian将地位的字节存储在起始地址
其实Big Endian更加符合人类的读写习惯，而Little Endian更加符合机器的读写习惯。
目前主流的两大CPU阵营中，PowerPC系列采用big endian方式存储数据，而x86系列则采用little endian方式存储数据。
如果不同的CPU架构直接进行通信，就由可能因为读取顺序的不同而产生问题。
填充只会在连续结构成员之间自动添加。 填充不会添加到已编码结构的开头和末尾。
当使用非原字节大小和对齐方式即 '<', '>', '=', and '!' 时不会添加任何填充。
格式字符
我们来看下字符都有哪些格式：
| 格式 | C 类型 | Python 类型 | 标准大小（字节） |
|---|---|---|---|
x |
填充字节 | 无 | |
c |
char |
长度为 1 的字节串 | 1 |
b |
signed char |
整数 | 1 |
B |
unsigned char |
整数 | 1 |
? |
_Bool |
bool | 1 |
h |
short |
整数 | 2 |
H |
unsigned short |
整数 | 2 |
i |
int |
整数 | 4 |
I |
unsigned int |
整数 | 4 |
l |
long |
整数 | 4 |
L |
unsigned long |
整数 | 4 |
q |
long long |
整数 | 8 |
Q |
unsigned long long |
整数 | 8 |
n |
ssize_t |
整数 | |
N |
size_t |
整数 | |
e |
(6) | 浮点数 | 2 |
f |
float |
浮点数 | 4 |
d |
double |
浮点数 | 8 |
s |
char[] |
字节串 | |
p |
char[] |
字节串 | |
P |
void * |
整数 |
格式数字
举个例子，比如我们要打包一个int对象，我们可以这样写：
In [101]: from struct import *
In [102]: pack('i',10)
Out[102]: b'
x00x00x00'
In [103]: unpack('i',b'
x00x00x00')
Out[103]: (10,)
In [105]: calcsize('i')
Out[105]: 4
上面的例子中，我们打包了一个int对象10，然后又对其解包。并且计算了 i 这个格式的长度为4字节。
大家可以看到输出结果是 b'
x00x00x00' ，这里不去深究这个输出到底是什么意思，开头的b表示的是byte，后面是byte的编码。
格式字符之前可以带有整数重复计数。 例如，格式字符串 '4h' 的含义与 'hhhh' 完全相同。
看下如何打包4个short类型：
In [106]: pack('4h',2,3,4,5)
Out[106]: b'x02x00x03x00x04x00x05x00'
In [107]: unpack('4h',b'x02x00x03x00x04x00x05x00')
Out[107]: (2, 3, 4, 5)
格式之间的空白字符会被忽略，但如果是struct.calcsize 方法的话格式字符中不可有空白字符。
当使用某一种整数格式 ('b', 'B', 'h', 'H', 'i', 'I', 'l', 'L', 'q', 'Q') 打包值 x 时，如果 x 在该格式的有效范围之外则将引发 struct.error。
格式字符
除了数字之外，最常用的就是字符和字符串了。
我们先看下怎么使用格式字符，因为字符的长度是1个字节，我们需要这样做：
In [109]: pack('4c',b'a',b'b',b'c',b'd')
Out[109]: b'abcd'
In [110]: unpack('4c',b'abcd')
Out[110]: (b'a', b'b', b'c', b'd')
In [111]: calcsize('4c')
Out[111]: 4
字符前面的b，表示这是一个字符，否则将会被当做字符串。
格式字符串
再看下字符串的格式：
In [114]: pack('4s',b'abcd')
Out[114]: b'abcd'
In [115]: unpack('4s',b'abcd')
Out[115]: (b'abcd',)
In [116]: calcsize('4s')
Out[116]: 4
In [117]: calcsize('s')
Out[117]: 1
可以看到对于字符串来说calcsize返回的是字节的长度。
填充的影响
格式字符的顺序可能对大小产生影响，因为满足对齐要求所需的填充是不同的:
>>> pack('ci', b'*', 0x12131415)
b'*x00x00x00x12x13x14x15'
>>> pack('ic', 0x12131415, b'*')
b'x12x13x14x15*'
>>> calcsize('ci')
8
>>> calcsize('ic')
5
下面的例子我们将会展示如何手动影响填充效果：
In [120]: pack('llh',1, 2, 3)
Out[120]: b'x01x00x00x00x00x00x00x00x02x00x00x00x00x00x00x00x03x00'
上面的例子中，我们打包1，2，3这三个数字，但是格式不一样，分别是long，long，short。
因为long是4个字节，short是2个字节，所以本质上是不对齐的。
如果想要对齐，我们可以在后面再加上 0l 表示0个long，从而进行手动填充：
In [118]: pack('llh0l', 1, 2, 3)
Out[118]: b'x01x00x00x00x00x00x00x00x02x00x00x00x00x00x00x00x03x00x00x00x00x00x00x00'
In [122]: unpack('llh0l',b'x01x00x00x00x00x00x00x00x02x00x00x00x00x00x00x00x03x00x00x00x00x00x00x00')
Out[122]: (1, 2, 3)
复杂应用
最后看一个复杂点的应用，这个应用中直接从unpack出来的数据读取到元组中：
>>> record = b'raymond x32x12x08x01x08'
>>> name, serialnum, school, gradelevel = unpack('<10sHHb', record)
>>> from collections import namedtuple
>>> Student = namedtuple('Student', 'name serialnum school gradelevel')
>>> Student._make(unpack('<10sHHb', record))
Student(name=b'raymond ', serialnum=4658, school=264, gradelevel=8)
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