Python Standard Library
翻译: Python 江湖群
2008-03-28 13:11:52
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1. 数据表示
- "PALO ALTO, Calif. - Intel says its Pentium Pro and new Pentium II chips have a flaw that can cause computers to sometimes make mistakes but said the problems could be fixed easily with rewritten software." - Reuters telegram
1.1. 概览
本章描述了一些用于在 Python 对象和其他数据表示类型间相互转换的模块. 这些模块通常用于读写特定的文件格式或是储存/取出 Python 变量.
1.1.1. 二进制数据
Python 提供了一些用于二进制数据解码/编码的模块. struct 模块用于在 二进制数据结构(例如 C 中的 struct )和 Python 元组间转换. array 模块将二进制数据阵列 ( C arrays )封装为 Python 序列对象.
1.1.2. 自描述格式
marshal 和 pickle 模块用于在不同的 Python 程序间共享/传递数据.
marshal 模块使用了简单的自描述格式( Self-Describing Formats ), 它支持大多的内建数据类型, 包括 code 对象. Python 自身也使用了这个格式来储存编译后代码( .pyc 文件).
pickle 模块提供了更复杂的格式, 它支持用户定义的类, 自引用数据结构等等. pickle 是用 Python 写的, 相对来说速度较慢, 不过还有一个 cPickle 模块, 使用 C 实现了相同的功能, 速度和 marshal 不相上下.
1.1.3. 输出格式
一些模块提供了增强的格式化输出, 用来补充内建的 repr 函数和 % 字符串格式化操作符.
pprint 模块几乎可以将任何 Python 数据结构很好地打印出来(提高可读性).
repr 模块可以用来替换内建同名函数. 该模块与内建函数不同的是它限制了很多输出形式: 他只会 输出字符串的前 30 个字符, 它只打印嵌套数据结构的几个等级, 等等.
1.1.4. 编码二进制数据
Python 支持大部分常见二进制编码, 例如 base64 , binhex (一种 Macintosh 格式) , quoted printable , 以及 uu 编码.
1.2. array 模块
array 模块实现了一个有效的阵列储存类型. 阵列和列表类似, 但其中所有的项目必须为相同的 类型. 该类型在阵列创建时指定.
Examples 4-1 到 4-5 都是很简单的范例. Example 4-1 创建了一个 array 对象, 然后使用 tostring 方法将内部缓冲区( internal buffer )复制到字符串.
1.2.0.1. Example 4-1. 使用 array 模块将数列转换为字符串
File: array-example-1.py
import array
a = array.array("B", range(16)) # unsigned char
b = array.array("h", range(16)) # signed short
print a
print repr(a.tostring())
print b
print repr(b.tostring())
*B*array('B', [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])
'\000\001\002\003\004\005\006\007\010\011\012\013\014\015\016\017'
array('h', [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])
'\000\000\001\000\002\000\003\000\004\000\005\000\006\000\007\000
\010\000\011\000\012\000\013\000\014\000\015\000\016\000\017\000'*b*array 对象可以作为一个普通列表对待, 如 Example 4-2 所示. 不过, 你不能连接两个不同类型的阵列.
1.2.0.2. Example 4-2. 作为普通序列操作阵列
File: array-example-2.py
import array
a = array.array("B", [1, 2, 3])
a.append(4)
a = a + a
a = a[2:-2]
print a
print repr(a.tostring())
for i in a:
print i,
*B*array('B', [3, 4, 1, 2])
'\003\004\001\002'
3 4 1 2*b*该模块还提供了用于转换原始二进制数据到整数序列(或浮点数数列, 具体情况决定)的方法, 如 Example 4-3 所示.
1.2.0.3. Example 4-3. 使用阵列将字符串转换为整数列表
File: array-example-3.py
import array
a = array.array("i", "fish license") # signed integer
print a
print repr(a.tostring())
print a.tolist()
*B*array('i', [1752394086, 1667853344, 1702063717])
'fish license'
[1752394086, 1667853344, 1702063717]*b*最后, Example 4-4 展示了如何使用该模块判断当前平台的字节序( endianess ) .
1.2.0.4. Example 4-4. 使用 array 模块判断平台字节序
File: array-example-4.py
import array
def little_endian():
return ord(array.array("i",[1]).tostring()[0])
if little_endian():
print "little-endian platform (intel, alpha)"
else:
print "big-endian platform (motorola, sparc)"
*B*big-endian platform (motorola, sparc)*b*Python 2.0 以及以后版本提供了 sys.byteorder 属性, 可以更简单地判断字节序 (属性值为 "little" 或 "big" ), 如 Example 4-5 所示.
1.2.0.5. Example 4-5. 使用 sys.byteorder 属性判断平台字节序( Python 2.0 及以后)
File: sys-byteorder-example-1.py
import sys
# 2.0 and later
if sys.byteorder == "little":
print "little-endian platform (intel, alpha)"
else:
print "big-endian platform (motorola, sparc)"
*B*big-endian platform (motorola, sparc)*b*
1.3. struct 模块
struct 模块用于转换二进制字符串和 Python 元组. pack 函数接受格式字符串以及额外参数, 根据指定格式将额外参数转换为二进制字符串. upack 函数接受一个字符串作为参数, 返回一个元组. 如 Example 4-6 所示.
1.3.0.1. Example 4-6. 使用 struct 模块
File: struct-example-1.py
import struct
# native byteorder
buffer = struct.pack("ihb", 1, 2, 3)
print repr(buffer)
print struct.unpack("ihb", buffer)
# data from a sequence, network byteorder
data = [1, 2, 3]
buffer = apply(struct.pack, ("!ihb",) + tuple(data))
print repr(buffer)
print struct.unpack("!ihb", buffer)
# in 2.0, the apply statement can also be written as:
# buffer = struct.pack("!ihb", *data)
*B*'\001\000\000\000\002\000\003'
(1, 2, 3)
'\000\000\000\001\000\002\003'
(1, 2, 3)*b*
1.4. xdrlib 模块
xdrlib 模块用于在 Python 数据类型和 Sun 的 external data representation (XDR) 间相互转化, 如 Example 4-7 所示.
1.4.0.1. Example 4-7. 使用 xdrlib 模块
File: xdrlib-example-1.py
import xdrlib
#
# create a packer and add some data to it
p = xdrlib.Packer()
p.pack_uint(1)
p.pack_string("spam")
data = p.get_buffer()
print "packed:", repr(data)
#
# create an unpacker and use it to decode the data
u = xdrlib.Unpacker(data)
print "unpacked:", u.unpack_uint(), repr(u.unpack_string())
u.done()
*B*packed: '\000\000\000\001\000\000\000\004spam'
unpacked: 1 'spam'*b*Sun 在 remote procedure call (RPC) 协议中使用了 XDR 格式. Example 4-8 虽然不完整, 但它展示了如何建立一个 RPC 请求包.
1.4.0.2. Example 4-8. 使用 xdrlib 模块发送 RPC 调用包
File: xdrlib-example-2.py import xdrlib # some constants (see the RPC specs for details) RPC_CALL = 1 RPC_VERSION = 2 MY_PROGRAM_ID = 1234 # assigned by Sun MY_VERSION_ID = 1000 MY_TIME_PROCEDURE_ID = 9999 AUTH_NULL = 0 transaction = 1 p = xdrlib.Packer() # send a Sun RPC call package p.pack_uint(transaction) p.pack_enum(RPC_CALL) p.pack_uint(RPC_VERSION) p.pack_uint(MY_PROGRAM_ID) p.pack_uint(MY_VERSION_ID) p.pack_uint(MY_TIME_PROCEDURE_ID) p.pack_enum(AUTH_NULL) p.pack_uint(0) p.pack_enum(AUTH_NULL) p.pack_uint(0) print repr(p.get_buffer()) *B*'\000\000\000\001\000\000\000\001\000\000\000\002\000\000\004\322 \000\000\003\350\000\000\'\017\000\000\000\000\000\000\000\000\000 \000\000\000\000\000\000\000'*b*
1.5. marshal 模块
marshal 模块可以把不连续的数据组合起来 - 与字符串相互转化, 这样它们就可以写入文件或是在网络中传输. 如 Example 4-9 所示.
marshal 模块使用了简单的自描述格式. 对于每个数据项目, 格式化后的字符串都包含一个类型代码, 然后是一个或多个类型标识区域. 整数使用小字节序( little-endian order )储存, 字符串储存时和它自身内容长度相同(可能包含空字节), 元组由组成它的对象组合表示.
1.5.0.1. Example 4-9. 使用 marshal 模块组合不连续数据
File: marshal-example-1.py
import marshal
value = (
"this is a string",
[1, 2, 3, 4],
("more tuples", 1.0, 2.3, 4.5),
"this is yet another string"
)
data = marshal.dumps(value)
# intermediate format
print type(data), len(data)
print "-"*50
print repr(data)
print "-"*50
print marshal.loads(data)
*B*<type 'string'> 118
--------------------------------------------------
'(\004\000\000\000s\020\000\000\000this is a string
[\004\000\000\000i\001\000\000\000i\002\000\000\000
i\003\000\000\000i\004\000\000\000(\004\000\000\000
s\013\000\000\000more tuplesf\0031.0f\0032.3f\0034.
5s\032\000\000\000this is yet another string'
--------------------------------------------------
('this is a string', [1, 2, 3, 4], ('more tuples',
1.0, 2.3, 4.5), 'this is yet another string')*b*marshal 模块还可以处理 code 对象(它用于储存预编译的 Python 模块). 如 Example 4-10 所示.
1.5.0.2. Example 4-10. 使用 marshal 模块处理代码
File: marshal-example-2.py import marshal script = """ print 'hello' """ code = compile(script, "<script>", "exec") data = marshal.dumps(code) # intermediate format print type(data), len(data) print "-"*50 print repr(data) print "-"*50 exec marshal.loads(data) *B*<type 'string'> 81 -------------------------------------------------- 'c\000\000\000\000\001\000\000\000s\017\000\000\00 0\177\000\000\177\002\000d\000\000GHd\001\000S(\00 2\000\000\000s\005\000\000\000helloN(\000\000\000\ 000(\000\000\000\000s\010\000\000\000<script>s\001 \000\000\000?\002\000s\000\000\000\000' -------------------------------------------------- hello*b*
1.6. pickle 模块
pickle 模块同 marshal 模块相同, 将数据连续化, 便于保存传输. 它比 marshal 要慢一些, 但它可以处理类实例, 共享的元素, 以及递归数据结构等.
1.6.0.1. Example 4-11. 使用 pickle 模块
File: pickle-example-1.py
import pickle
value = (
"this is a string",
[1, 2, 3, 4],
("more tuples", 1.0, 2.3, 4.5),
"this is yet another string"
)
data = pickle.dumps(value)
# intermediate format
print type(data), len(data)
print "-"*50
print data
print "-"*50
print pickle.loads(data)
*B*<type 'string'> 121
--------------------------------------------------
(S'this is a string'
p0
(lp1
I1
aI2
aI3
aI4
a(S'more tuples'
p2
F1.0
F2.3
F4.5
tp3
S'this is yet another string'
p4
tp5
.
--------------------------------------------------
('this is a string', [1, 2, 3, 4], ('more tuples',
1.0, 2.3, 4.5), 'this is yet another string')*b*不过另一方面, pickle 不能处理 code 对象(可以参阅 copy_reg 模块来完成这个).
默认情况下, pickle 使用急于文本的格式. 你也可以使用二进制格式, 这样数字和二进制 字符串就会以紧密的格式储存, 这样文件就会更小点. 如 Example 4-12 所示.
1.6.0.2. Example 4-12. 使用 pickle 模块的二进制模式
File: pickle-example-2.py
import pickle
import math
value = (
"this is a long string" * 100,
[1.2345678, 2.3456789, 3.4567890] * 100
)
# text mode
data = pickle.dumps(value)
print type(data), len(data), pickle.loads(data) == value
# binary mode
data = pickle.dumps(value, 1)
print type(data), len(data), pickle.loads(data) == value
1.7. cPickle 模块
(可选, 注意大小写) cPickle 模块是针对 pickle 模块的一个更快的实现. 如 Example 4-13 所示.
1.7.0.1. Example 4-13. 使用 cPickle 模块
File: cpickle-example-1.py
try:
import cPickle
pickle = cPickle
except ImportError:
import pickle
1.8. copy_reg 模块
你可以使用 copy_reg 模块注册你自己的扩展类型. 这样 pickle 和 copy 模块就会知道 如何处理非标准类型.
例如, 标准的 pickle 实现不能用来处理 Python code 对象, 如下所示:
File: copy-reg-example-1.py import pickle CODE = """ print 'good evening' """ code = compile(CODE, "<string>", "exec") exec code exec pickle.loads(pickle.dumps(code)) *B*good evening Traceback (innermost last): ... pickle.PicklingError: can't pickle 'code' objects*b*
我们可以注册一个 code 对象处理器来完成目标. 处理器应包含两个部分: 一个 pickler , 接受 code 对象 并返回一个只包含简单数据类型的元组, 以及一个 unpickler , 作用相反, 接受这样的元组作为参数. 如 Example 4-14 所示.
1.8.0.1. Example 4-14. 使用 copy_reg 模块实现 code 对象的 pickle 操作
File: copy-reg-example-2.py
import copy_reg
import pickle, marshal, types
#
# register a pickle handler for code objects
def code_unpickler(data):
return marshal.loads(data)
def code_pickler(code):
return code_unpickler, (marshal.dumps(code),)
copy_reg.pickle(types.CodeType, code_pickler, code_unpickler)
#
# try it out
CODE = """
print "suppose he's got a pointed stick"
"""
code = compile(CODE, "<string>", "exec")
exec code
exec pickle.loads(pickle.dumps(code))
*B*suppose he's got a pointed stick
suppose he's got a pointed stick*b*如果你是在网络中传输 pickle 后的数据, 那么请确保自定义的 unpickler 在数据接收端也是可用的.
Example 4-15 展示了如何实现 pickle 一个打开的文件对象.
1.8.0.2. Example 4-15. 使用 copy_reg 模块实现文件对象的 pickle 操作
File: copy-reg-example-3.py
import copy_reg
import pickle, types
import StringIO
#
# register a pickle handler for file objects
def file_unpickler(position, data):
file = StringIO.StringIO(data)
file.seek(position)
return file
def file_pickler(code):
position = file.tell()
file.seek(0)
data = file.read()
file.seek(position)
return file_unpickler, (position, data)
copy_reg.pickle(types.FileType, file_pickler, file_unpickler)
#
# try it out
file = open("samples/sample.txt", "rb")
print file.read(120),
print "<here>",
print pickle.loads(pickle.dumps(file)).read()
*B*We will perhaps eventually be writing only small
modules, which are identified by name as they are
used to build larger <here> ones, so that devices like
indentation, rather than delimiters, might become
feasible for expressing local structure in the
source language.
-- Donald E. Knuth, December 1974*b*
1.9. pprint 模块
pprint 模块( pretty printer )用于打印 Python 数据结构. 当你在命令行下打印 特定数据结构时你会发现它很有用(输出格式比较整齐, 便于阅读).
1.9.0.1. Example 4-16. 使用 pprint 模块
File: pprint-example-1.py
import pprint
data = (
"this is a string", [1, 2, 3, 4], ("more tuples",
1.0, 2.3, 4.5), "this is yet another string"
)
pprint.pprint(data)
*B*('this is a string',
[1, 2, 3, 4],
('more tuples', 1.0, 2.3, 4.5),
'this is yet another string')*b*
1.10. repr 模块
repr 模块提供了内建 repr 函数的另个版本. 它限制了很多(字符串长度, 递归等). Example 4-17 展示了如何使用该模块.
1.10.0.1. Example 4-17. 使用 repr 模块
File: repr-example-1.py
# note: this overrides the built-in 'repr' function
from repr import repr
# an annoyingly recursive data structure
data = (
"X" * 100000,
)
data = [data]
data.append(data)
print repr(data)
*B*[('XXXXXXXXXXXX...XXXXXXXXXXXXX',), [('XXXXXXXXXXXX...XXXXXXXXXX
XXX',), [('XXXXXXXXXXXX...XXXXXXXXXXXXX',), [('XXXXXXXXXXXX...XX
XXXXXXXXXXX',), [('XXXXXXXXXXXX...XXXXXXXXXXXXX',), [(...), [...
]]]]]]]*b*
1.11. base64 模块
base64 编码体系用于将任意二进制数据转换为纯文本. 它将一个 3 字节的二进制字节组 转换为 4 个文本字符组储存, 而且规定只允许以下集合中的字符出现:
ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ abcdefghijklmnopqrstuvwxyz 0123456789+/
另外, = 用于填充数据流的末尾.
Example 4-18 展示了如何使用 encode 和 decode 函数操作文件对象.
1.11.0.1. Example 4-18. 使用 base64 模块编码文件
File: base64-example-1.py
import base64
MESSAGE = "life of brian"
file = open("out.txt", "w")
file.write(MESSAGE)
file.close()
base64.encode(open("out.txt"), open("out.b64", "w"))
base64.decode(open("out.b64"), open("out.txt", "w"))
print "original:", repr(MESSAGE)
print "encoded message:", repr(open("out.b64").read())
print "decoded message:", repr(open("out.txt").read())
original: 'life of brian'
encoded message: 'bGlmZSBvZiBicmlhbg==\012'
decoded message: 'life of brian'Example 4-19 展示了如何使用 encodestring 和 decodestring 函数在字符串间转换. 它们是 encode 和 decode 函数的顶层封装. 使用 StringIO 对象处理输入和输出.
1.11.0.2. Example 4-19. 使用 base64 模块编码字符串
File: base64-example-2.py import base64 MESSAGE = "life of brian" data = base64.encodestring(MESSAGE) original_data = base64.decodestring(data) print "original:", repr(MESSAGE) print "encoded data:", repr(data) print "decoded data:", repr(original_data) *B*original: 'life of brian' encoded data: 'bGlmZSBvZiBicmlhbg==\012' decoded data: 'life of brian'*b*
Example 4-20 展示了如何将用户名和密码转换为 HTTP 基本身份验证字符串.
1.11.0.3. Example 4-20. 使用 base64 模块做基本验证
File: base64-example-3.py
import base64
def getbasic(user, password):
# basic authentication (according to HTTP)
return base64.encodestring(user + ":" + password)
print getbasic("Aladdin", "open sesame")
'QWxhZGRpbjpvcGVuIHNlc2FtZQ=='最后, Example 4-21 展示了一个实用小工具, 它可以把 GIF 格式转换为 Python 脚本, 便于使用 Tkinter 库.
1.11.0.4. Example 4-21. 使用 base64 为 Tkinter 封装 GIF 格式
File: base64-example-4.py
import base64, sys
if not sys.argv[1:]:
print "Usage: gif2tk.py giffile >pyfile"
sys.exit(1)
data = open(sys.argv[1], "rb").read()
if data[:4] != "GIF8":
print sys.argv[1], "is not a GIF file"
sys.exit(1)
print '# generated from', sys.argv[1], 'by gif2tk.py'
print
print 'from Tkinter import PhotoImage'
print
print 'image = PhotoImage(data="""'
print base64.encodestring(data),
print '""")'
*B*# generated from samples/sample.gif by gif2tk.py
from Tkinter import PhotoImage
image = PhotoImage(data="""
R0lGODlhoAB4APcAAAAAAIAAAACAAICAAAAAgIAAgACAgICAgAQEBIwEBIyMBJRUlISE/LRUBAQE
...
AjmQBFmQBnmQCJmQCrmQDNmQDvmQEBmREnkRAQEAOw==
""")*b*
1.12. binhex 模块
binhex 模块用于到 Macintosh BinHex 格式的相互转化. 如 Example 4-22 所示.
1.12.0.1. Example 4-22. 使用 binhex 模块
File: binhex-example-1.py
import binhex
import sys
infile = "samples/sample.jpg"
binhex.binhex(infile, sys.stdout)
*B*(This file must be converted with BinHex 4.0)
:#R0KEA"XC5jUF'F!2j!)!*!%%TS!N!4RdrrBrq!!%%T'58B!!3%!!!%!!3!!rpX
!3`!)"JB("J8)"`F(#3N)#J`8$3`,#``C%K-2&"dD(aiG'K`F)#3Z*b!L,#-F(#J
h+5``-63d0"mR16di-M`Z-c3brpX!3`%*#3N-#``B$3dB-L%F)6+3-[r!!"%)!)!
!J!-")J!#%3%$%3(ra!!I!!!""3'3"J#3#!%#!`3&"JF)#3S,rm3!Y4!!!J%$!`)
%!`8&"!3!!!&p!3)$!!34"4)K-8%'%e&K"b*a&$+"ND%))d+a`495dI!N-f*bJJN*b*该模块有两个函数 binhex 和 hexbin .
1.13. quopri 模块
quopri 模块基于 MIME 标准实现了引用的可打印编码( quoted printable encoding ).
这样的编码可以将不包含或只包含一部分U.S. ASCII 文本的信息, 例如大多欧洲语言, 中文, 转换为只包含 U.S. ASCII 的信息. 在一些老式的 mail 代理中你会发现这很有用, 因为它们一般不支持特殊. 如 Example 4-23 所示.
1.13.0.1. Example 4-23. 使用 quopri 模块
File: quopri-example-1.py
import quopri
import StringIO
# helpers (the quopri module only supports file-to-file conversion)
def encodestring(instring, tabs=0):
outfile = StringIO.StringIO()
quopri.encode(StringIO.StringIO(instring), outfile, tabs)
return outfile.getvalue()
def decodestring(instring):
outfile = StringIO.StringIO()
quopri.decode(StringIO.StringIO(instring), outfile)
return outfile.getvalue()
#
# try it out
MESSAGE = "å i åa ä e ö!"
encoded_message = encodestring(MESSAGE)
decoded_message = decodestring(encoded_message)
print "original:", MESSAGE
print "encoded message:", repr(encoded_message)
print "decoded message:", decoded_message
*B*original: å i åa ä e ö!
encoded message: '=E5 i =E5a =E4 e =F6!\012'
decoded message: å i åa ä e ö!*b*如 Example 4-23 所示, 非 U.S. 字符通过等号 (=) 附加两个十六进制字符来表示. 这里需要注意等号也是使用这样的方式( "=3D" )来表示的, 以及换行符( "=20" ). 其他字符不会被改变. 所以如果你没有用太多的怪异字符的话, 编码后字符串依然可读性很好.
(Europeans generally hate this encoding and strongly believe that certain U.S. programmers deserve to be slapped in the head with a huge great fish to the jolly music of Edward German....)
1.14. uu 模块
uu 编码体系用于将任意二进制数据转换为普通文本格式. 该格式在新闻组中很流行, 但逐渐被 base64 编码取代.
uu 编码将每个 3 字节( 24 位)的数据组转换为 4 个可打印字符(每个字符 6 位), 使用从 chr(32) (空格) 到 chr(95) 的字符. uu 编码通常会使数据大小增加 40% .
一个编码后的数据流以一个新行开始, 它包含文件的权限( Unix 格式)和文件名, 以 end 行结尾:
begin 666 sample.jpg M_]C_X 02D9)1@ ! 0 0 ! #_VP!# @&!@<&!0@'!P<)'0@*#!0-# L+ ...more lines like this... end
uu 模块提供了两个函数: encode 和 decode .
encode(infile, outfile, filename) 函数从编码输入文件中的数据, 然后写入到输出文件中. 如 Example 4-24 所示. infile 和 outfile 可以是文件名或文件对象. filename 参数作为起始域的文件名写入.
1.14.0.1. Example 4-24. 使用 uu 模块编码二进制文件
File: uu-example-1.py
import uu
import os, sys
infile = "samples/sample.jpg"
uu.encode(infile, sys.stdout, os.path.basename(infile))
*B*begin 666 sample.jpg
M_]C_X 02D9)1@ ! 0 0 ! #_VP!# @&!@<&!0@'!P<)"0@*#!0-# L+
M#!D2$P\4'1H?'AT:'!P@)"XG("(L(QP<*#<I+# Q-#0T'R<Y/3@R/"XS-#+_
MVP!# 0D)"0P+#!@-#1@R(1PA,C(R,C(R,C(R,C(R,C(R,C(R,C(R,C(R,C(R
M,C(R,C(R,C(R,C(R,C(R,C(R,C(R,C+_P 1" " ( # 2( A$! Q$!_\0
M'P 04! 0$! 0$ $" P0%!@<("0H+_\0 M1 @$# P($ P4%*b*decode(infile, outfile) 函数用来解码 uu 编码的数据. 同样地, 参数可以是文件名也可以是文件对象. 如 Example 4-25 所示.
1.14.0.2. Example 4-25. 使用 uu 模块解码 uu 格式的文件
File: uu-example-2.py
import uu
import StringIO
infile = "samples/sample.uue"
outfile = "samples/sample.jpg"
#
# decode
fi = open(infile)
fo = StringIO.StringIO()
uu.decode(fi, fo)
#
# compare with original data file
data = open(outfile, "rb").read()
if fo.getvalue() == data:
print len(data), "bytes ok"
1.15. binascii 模块
binascii 提供了多个编码的支持函数, 包括 base64 , binhex , 以及 uu . 如 Example 4-26 所示.
2.0 及以后版本中, 你还可以使用它在二进制数据和十六进制字符串中相互转换.
1.15.0.1. Example 4-26. 使用 binascii 模块
File: binascii-example-1.py import binascii text = "hello, mrs teal" data = binascii.b2a_base64(text) text = binascii.a2b_base64(data) print text, "<=>", repr(data) data = binascii.b2a_uu(text) text = binascii.a2b_uu(data) print text, "<=>", repr(data) data = binascii.b2a_hqx(text) text = binascii.a2b_hqx(data)[0] print text, "<=>", repr(data) # 2.0 and newer data = binascii.b2a_hex(text) text = binascii.a2b_hex(data) print text, "<=>", repr(data) *B*hello, mrs teal <=> 'aGVsbG8sIG1ycyB0ZWFs\012' hello, mrs teal <=> '/:&5L;&\\L(&UR<R!T96%L\012' hello, mrs teal <=> 'D\'9XE\'mX)\'ebFb"dC@&X' hello, mrs teal <=> '68656c6c6f2c206d7273207465616c'*b*