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. Блок else в циклах Python
  2. Функции range() в Python
  3. Перемешивание списка с shuffle()
  4. Импорт классов из другого файла
  5. Распаковка с оператором *
  6. Перебор элементов списка в Python
  7. Измерение времени выполнения кода с использованием time
  8. Функция zip() в Python
  9. Работа с deque из collections
  10. Оптимизация поиска в словарях
  11. Избегайте использования goto
  12. Определение основы слова с showballstemmer
  13. Декораторы в Python
  14. Создание словаря через dict comprehension
  15. Библиотека schedule: планировщик задач
  16. Работа с контекстными менеджерами
  17. Удаление дубликатов из списка
  18. Объединение объектов в Python
  19. Python Метод sleep() из time
  20. Defaultdict в Python
  21. Методы HTTP запросов в Flask
  22. Получение пути к текущему скрипту с помощью os
  23. Операторы увеличения и уменьшения в Python
  24. Принципы Zen of Python
  25. Управление ресурсами с контекстными менеджерами
  26. Работа с аргументами командной строки в Python
  27. Операторы += в Python
  28. Тип CodeType в Python.
  29. Управление ресурсами в Python
  30. Замеры производительности в Python
  31. Функция count() в Python
  32. Очистка данных с помощью pandas
  33. Лямбда-функции в Python
  34. Разделение строк в Python
  35. Передача неизвестных аргументов в Python.
  36. Python union() функция — объединение множеств
  37. Отслеживание прогресса с tqdm
  38. Генерация QR-кодов с библиотекой qrcode
  39. Оператор assert в Python
  40. Перезагрузка оператора в Python
  41. TypedDict для kwargs в Python 3.12
  42. Генерация случайных данных в NumPy
  43. Проверка дубликатов в Python
  44. Именованные срезы в Python
  45. Использование модуля math
  46. split() — разделение строки
  47. Объединение словарей в Python
  48. Аргумент по умолчанию
  49. Создание и использование модулей в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию