python - python 字节数组在哪里使用？

Question

我最近在 python 中遇到了名为 bytearray 的数据类型。有人可以提供需要字节数组的场景吗？

Answer 1

这个答案被 here 无耻地抄袭了

示例 1:从片段中组装消息

假设您正在编写一些网络代码，该代码在套接字连接上接收大消息。如果您了解套接字，就会知道 recv() 操作不会等待所有数据到达。相反，它仅返回系统缓冲区中当前可用的内容。因此，要获取所有数据，您可能会编写如下代码:

# remaining = number of bytes being received (determined already)
msg = b""
while remaining > 0:
    chunk = s.recv(remaining)    # Get available data
    msg += chunk                 # Add it to the message
    remaining -= len(chunk)  

此代码的唯一问题是串联 (+=) 的性能很差。因此，Python 2 中常见的性能优化是收集列表中的所有 block 并在完成后执行连接。像这样:

# remaining = number of bytes being received (determined already)
msgparts = []
while remaining > 0:
    chunk = s.recv(remaining)    # Get available data
    msgparts.append(chunk)       # Add it to list of chunks
    remaining -= len(chunk)  
msg = b"".join(msgparts)          # Make the final message

现在，这是使用 bytearray 的第三种解决方案:

# remaining = number of bytes being received (determined already)
msg = bytearray()
while remaining > 0:
    chunk = s.recv(remaining)    # Get available data
    msg.extend(chunk)            # Add to message
    remaining -= len(chunk)  

注意 bytearray 版本是多么干净。您不会在列表中收集零件，也不会在最后执行那种神秘的连接。不错。

当然，最大的问题是它是否执行。为了测试这一点，我首先制作了一个这样的小 byte slice 段列表:

chunks = [b"x"*16]*512

然后我使用timeit模块比较了以下两个代码片段:

# Version 1
msgparts = []
for chunk in chunks:
    msgparts.append(chunk)
msg = b"".join(msgparts)

#Version 2
msg = bytearray()
for chunk in chunks:
    msg.extend(chunk)

测试时，版本 1 的代码运行时间为 99.8 秒，而版本 2 的运行时间为 116.6 秒(相比之下，使用 += 连接的版本需要 230.3 秒)。因此，虽然执行连接操作仍然更快，但它只快了大约 16%。就个人而言，我认为 bytearray 版本的更简洁的编程可能会弥补这一点。

示例2:二进制记录打包

此示例与上一个示例略有不同。假设您有一个包含整数 (x,y) 坐标的大型 Python 列表。像这样的东西:点 = [(1,2),(3,4),(9,10),(23,14),(50,90),...]现在，假设您需要将该数据作为二进制编码文件写出，该文件由一个 32 位整数长度后跟打包成一对 32 位整数的每个点组成。一种方法是像这样使用 struct 模块:

import struct
f = open("points.bin","wb")
f.write(struct.pack("I",len(points)))
for x,y in points:
    f.write(struct.pack("II",x,y))
f.close()

这段代码唯一的问题是它执行了大量的小write()操作。另一种方法是将所有内容打包到 bytearray 中，最后只执行一次写入。例如:

import struct
f = open("points.bin","wb")
msg = bytearray()
msg.extend(struct.pack("I",len(points))
for x,y in points:
    msg.extend(struct.pack("II",x,y))
f.write(msg)
f.close()

果然，使用bytearray的版本运行速度要快得多。在涉及 100000 点列表的简单时序测试中，它的运行时间大约是进行大量小写入的版本的一半。

示例 3:字节值的数学处理

字节数组将自身呈现为整数数组这一事实使得执行某些类型的计算变得更加容易。在最近的一个嵌入式系统项目中，我使用 Python 通过串行端口与设备进行通信。作为通信协议(protocol)的一部分，所有消息都必须使用纵向冗余校验 (LRC) 字节进行签名。 LRC 是通过对所有字节值进行 XOR 来计算的。字节数组使这样的计算变得容易。这是一个版本:

message = bytearray(...)     # Message already created
lrc = 0
for b in message:
    lrc ^= b
message.append(lrc)          # Add to the end of the message

以下版本可提高您的工作安全性:message.append(functools.reduce(lambda x,y:x^y,message))这是没有 bytearrays 的 Python 2 中的相同计算:

message = "..."       # Message already created
lrc = 0
for b in message:
    lrc ^= ord(b)
message += chr(lrc)        # Add the LRC byte

就个人而言，我喜欢 bytearray 版本。无需使用 ord()，您可以将结果附加到消息的末尾，而不是使用连接。

这是另一个可爱的例子。假设您想通过一个简单的 XOR 密码运行 bytearray。这是一个单行代码:

>>> key = 37
>>> message = bytearray(b"Hello World")
>>> s = bytearray(x ^ key for x in message)
>>> s
bytearray(b'm@IIJ\x05rJWIA')
>>> bytearray(x ^ key for x in s)
bytearray(b"Hello World")
>>> 

Here是演示文稿的链接