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. Создание пустых функций и классов в Python
  2. Закрытие файла в Python
  3. Транспонирование матрицы
  4. Работа с дробями в Python
  5. Импорт классов из другого файла
  6. Условное добавление элементов в список
  7. Метод count в Python: почему count(», ») возвращает 4?
  8. Работа с словарями в Python
  9. Сохранение и загрузка модели в PyTorch
  10. Многострочные комментарии в Python
  11. Работа со словарями Python
  12. Метод lt для сортировки объектов
  13. GitHub в Telegram: подписка на уведомления
  14. Метод clear для коллекций
  15. Визуализация пропусков данных
  16. Создание списков в Python
  17. Возврат значений из генератора
  18. Метод __iand__ для пользовательских классов
  19. Декоратор total_ordering для класса Point
  20. Итерация по копии коллекции
  21. Секреты Python
  22. Методы HTTP запросов в Flask
  23. Удаление пробелов методом translate()
  24. Генераторы словарей и множеств
  25. Установка и использование emoji
  26. Работа с библиотекой requests
  27. Логирование с Loguru
  28. Методы classmethod и staticmethod
  29. Использование модуля __future__
  30. Работа с геоданными с помощью geopy
  31. Форматирование строк в Python
  32. Фильтрация данных в Python.
  33. Создание OrderedDict
  34. Удаление и повторная вставка ключа в OrderedDict
  35. Оператор «or» в Python
  36. Конвертация коллекций в Python.
  37. Модуль subprocess: запуск внешних команд
  38. SciPy: широкий функционал для математических операций
  39. Генераторы списков в Python
  40. Измерение времени выполнения кода
  41. Python reversed() vs срез[::-1]
  42. Создание генераторов в Python
  43. Измерение времени выполнения кода
  44. Преобразование символов в нижний регистр
  45. Подсчет элементов в Python
  46. Работа с CSV файлами в Python
  47. Метод append() для списка
  48. Импорт в Python: список all

Marketello читают маркетологи из крутых компаний