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.
Другие уроки курса "Python"
- Создание пустых функций и классов в Python
- Закрытие файла в Python
- Транспонирование матрицы
- Работа с дробями в Python
- Импорт классов из другого файла
- Условное добавление элементов в список
- Метод count в Python: почему count(», ») возвращает 4?
- Работа с словарями в Python
- Сохранение и загрузка модели в PyTorch
- Многострочные комментарии в Python
- Работа со словарями Python
- Метод lt для сортировки объектов
- GitHub в Telegram: подписка на уведомления
- Метод clear для коллекций
- Визуализация пропусков данных
- Создание списков в Python
- Возврат значений из генератора
- Метод __iand__ для пользовательских классов
- Декоратор total_ordering для класса Point
- Итерация по копии коллекции
- Секреты Python
- Методы HTTP запросов в Flask
- Удаление пробелов методом translate()
- Генераторы словарей и множеств
- Установка и использование emoji
- Работа с библиотекой requests
- Логирование с Loguru
- Методы classmethod и staticmethod
- Использование модуля __future__
- Работа с геоданными с помощью geopy
- Форматирование строк в Python
- Фильтрация данных в Python.
- Создание OrderedDict
- Удаление и повторная вставка ключа в OrderedDict
- Оператор «or» в Python
- Конвертация коллекций в Python.
- Модуль subprocess: запуск внешних команд
- SciPy: широкий функционал для математических операций
- Генераторы списков в Python
- Измерение времени выполнения кода
- Python reversed() vs срез[::-1]
- Создание генераторов в Python
- Измерение времени выполнения кода
- Преобразование символов в нижний регистр
- Подсчет элементов в Python
- Работа с CSV файлами в Python
- Метод append() для списка
- Импорт в Python: список all















