提问人：shjnlee 提问时间：7/29/2017 最后编辑：Adrian Moleshjnlee 更新时间：9/3/2023 访问量：7293
相当于 Python 中的 C 联合？
Equivalent of a C union in Python?
问：
假设我在 C 语言中有以下代码：
union u_type
{
uint32_t data;
uint8_t chunk[4];
} 32bitsdata;
32bitsdata.chunk[0] = some number;
32bitsdata.chunk[1] = some number;
32bitsdata.chunk[2] = some number;
32bitsdata.chunk[3] = some number;
printf("Data in 32 bits: %d\n", 32bitsdata.data);
我怎么能在ython中做类似的事情？
我正在尝试读取一个二进制文件（逐字节） - 已经让它工作，并将每 3 个字节组合成一个 int。听说结构可以解决问题，但我不确定如何。
答：
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juanpa.arrivillaga
7/29/2017
#1
这是你会做的。首先，让我们创建我们需要的原始字节，我将作弊并使用：numpy
>>> import numpy as np
>>> arr = np.array((8,4,2,4,8), dtype=np.uint32)
>>> arr
array([8, 4, 2, 4, 8], dtype=uint32)
>>> raw_bytes = arr.tobytes()
>>> raw_bytes
b'\x08\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00'
这些可以很容易地从文件中读取。现在，使用该模块是微不足道的。我们使用 unsigned int 格式字符：struct'I'
>>> import struct
>>> list(struct.iter_unpack('I', raw_bytes))
[(8,), (4,), (2,), (4,), (8,)]
请注意，每次迭代时，我们都会返回一个元组，因为我们的结构体有一个成员，它是一个单例元组列表。但这对于进入一个扁平的 python 列表来说是微不足道的：
>>> [t[0] for t in struct.iter_unpack('I', raw_bytes)]
[8, 4, 2, 4, 8]
另一种选择是将它们读入：array.array
>>> import array
>>> my_array = array.array('I', raw_bytes)
>>> my_array
array('I', [8, 4, 2, 4, 8])
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Nick Tone
7/29/2017
#2
ctypes呢？
from ctypes import (
Union, Array,
c_uint8, c_uint32,
cdll, CDLL
)
class uint8_array(Array):
_type_ = c_uint8
_length_ = 4
class u_type(Union):
_fields_ = ("data", c_uint32), ("chunk", uint8_array)
# load printf function from Dynamic Linked Libary libc.so.6 (I'm using linux)
libc = CDLL(cdll.LoadLibrary('libc.so.6')._name)
printf = libc.printf
if __name__ == "__main__":
# initialize union
_32bitsdata = u_type()
# set values to chunk
_32bitsdata.chunk[:] = (1, 2, 3, 4)
# and print it
printf(b"Data in 32 bits: %d\n", _32bitsdata.data)
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juanpa.arrivillaga
7/29/2017
很好。我认为 ctypes 中有一些东西可以进行精确的翻译。
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Akira Cleber Nakandakare
1/10/2019
#3
你问的是 C 并集，但如果你的目标是将 3 个字节分组到一个 int 中，你可以改用 Python struct.unpack。
import struct
chunk = bytearray()
chunk.append(0x00) # some number
chunk.append(0xc0) # some number
chunk.append(0xff) # some number
chunk.append(0xee) # some number
# Convert to a 32-bit unsigned int.
# You didn't specify the byte-order, so I'm using big-endian.
# If you want little-endian instead, replace the '>' symbol by '<'.
data = struct.unpack('>I', chunk)[0] # unpack returns a tupple, but we only need the first value
print(hex(data)) # the terminal prints 0xc0ffee
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Dave Rove
10/9/2019
#4
如果你正在做花哨的数值操作，你可能无论如何都想使用 numpy 库，所以考虑 numpy 的 ndarray 类型的“view”方法。可以通过 view-array 查看和修改原始 ndarray。
>>> import numpy as np
>>> a = np.uint32([1234567890])
>>> b = a.view(np.uint8)
>>> print(a)
[1234567890]
>>> print(b)
[210 2 150 73]
>>> b[2] = 10
>>> print(*b)
210 2 10 73
>>> print(*a)
1225392850
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unionunionstruct.iter_unpack