Курс Python → Работа с байтовыми строками в Python

Байтовые строки в Python (bytes и bytearray) представляют собой последовательности байтов, которые очень похожи на обычные строки, но имеют некоторые отличия. Они поддерживают практически все методы, присущие строкам, однако их основное применение заключается в работе с бинарными данными. Обычно байтовые строки используются для записи в файл или чтения из файла, а также для преобразования в другие форматы данных.

Преобразование байтовой строки в обычную строку осуществляется с помощью метода decode(). Этот метод позволяет декодировать последовательность байтов с определенной кодировкой и получить из них строку Unicode. Таким образом, можно легко работать с текстовыми данными, хранящимися в байтовом формате.

Bytearray в Python представляет собой изменяемый массив байтов, который отличается от типа bytes тем, что можно изменять его содержимое. Это полезно, когда требуется проводить манипуляции с байтовыми данными, например, изменять отдельные байты или добавлять новые элементы в массив.


# Пример работы с байтовыми строками и bytearray
# Создание байтовой строки
b_string = b'hello'
# Преобразование в строку и вывод
string = b_string.decode('utf-8')
print(string)

# Создание bytearray
b_array = bytearray(b'world')
# Изменение значения элемента
b_array[0] = 87  # ASCII код символа 'W'
# Преобразование в строку и вывод
string = b_array.decode('utf-8')
print(string)

В приведенном примере мы создаем байтовую строку ‘hello’ и преобразуем ее в обычную строку, а также создаем bytearray ‘world’, изменяем первый элемент на ‘W’ и также преобразуем его в строку. Это демонстрирует базовую работу с байтовыми строками и bytearray в Python.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Вычисление фазы комплексного числа
  2. Декораторы в Python
  3. Работа с SQLite в Python
  4. Константы в модуле cmath
  5. Monkey Patching в Python
  6. Поиск email
  7. Сравнение def и lambda функций в Python
  8. Логирование в Python
  9. Синхронизация доступа к ресурсам
  10. Избегайте двойного подчеркивания
  11. Функция reduce() в Python
  12. Тип данных TypeVarTuple
  13. Преобразование объекта в строку
  14. Работа с необработанными строками
  15. Ускорение выполнения кода в Python
  16. Удаление эмодзи с помощью pandas
  17. Повторение элементов в Python
  18. Работа со словарями Python
  19. Создание объекта timedelta
  20. Ускорение кода с помощью векторизации
  21. Метод count() для списков
  22. Путь к интерпретатору Python
  23. Установка Python — Простое руководство
  24. Переменная с нижним подчеркиванием
  25. Функции map, filter, reduce
  26. Numpy: объединение массивов
  27. Умножение строк и списков
  28. Magic Commands — улучшение работы с Python
  29. Функции классификации комплексных чисел
  30. Работа с Enum в Python3.
  31. Измерение времени выполнения кода
  32. Структурирование данных с Pydantic
  33. Объединение итераторов
  34. Проблемы с dict в Python
  35. Python enumerate() функции
  36. Проверка подстроки в строке
  37. Antigravity модуль
  38. Настройка вывода в Numpy
  39. Метод сравнения объектов в Python
  40. Многострочные строки в Python
  41. Обработка исключений в Python
  42. Методы и функции в Python
  43. Метод join() для объединения элементов строки
  44. Функция enumerate в Python
  45. Проверка элементов списка условием

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию