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. Метод gt в Python
  2. GitHub в Telegram: подписка на уведомления
  3. Python Тесты и Гайды
  4. Функциональное программирование в Python
  5. Декоратор Property в Python
  6. Метод rlshift для битового сдвига
  7. Создание панели меню Tkinter
  8. Python groupby() из itertools: работа с повторяющимися элементами
  9. Переменные в Python
  10. Объединение множеств в Python
  11. Изменение регистра данных
  12. Обработка ошибки IndexError
  13. Добавление элементов в список: append() vs extend()
  14. Описание скриптов в README
  15. Работа с SQLite в Python
  16. Работа с байтовыми строками в Python
  17. Поиск индекса элемента
  18. Гибкие функции Python
  19. Сортировка в Python
  20. Создание множества в Python
  21. Создание новых функций с помощью functools.partial
  22. Многоточие в Python
  23. Определение размера папок в Python
  24. Компиляция регулярных выражений
  25. Поиск наиболее частого элемента
  26. Работа с изменяемыми коллекциями
  27. Метод __int__ в Python
  28. Измерение времени выполнения кода
  29. Операторы сравнения в Python
  30. Управление пакетами с pip
  31. Howdoi — получение ответов из терминала
  32. Оператор in и not in в Python
  33. Округление банкира в Python
  34. Сумма элементов списка
  35. GitHub в Telegram: подписка на уведомления
  36. Итерация по коллекции в Python
  37. Генераторы словарей и множеств
  38. Добавление элемента в список.
  39. Форматирование кода на Python
  40. Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
  41. Определение объема памяти объекта
  42. Установка и загрузка Instaloader
  43. Деление в Python
  44. Работа с библиотекой requests
  45. Оператор умножения для вектора
  46. Оператор «is not» в Python
  47. Python Ellipsis использование

Marketello читают маркетологи из крутых компаний