百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 热门文章 > 正文

Python如何将C++结构体数据保存为二进制文件

bigegpt 2025-01-08 11:21 8 浏览

前言

如题所述,本文将介绍 Python 和 C++ 之间的数据交互问题。我们的目标是,在 Python 中将结构性数据保存为二进制文件,然后在 C++ 中将二进制文件数据加载到结构体,直接就可以使用,不需要再进行其他的数据转换。

在 Python 中将结构性数据保存为二进制文件

作为测试,这里我们使用的结构性数据,其数据结构如下:

typedef struct {
    int a;
    float b;
    int array[10];     //array[10];
    int matrix[3][3];    //matrix[3][3];
    float tensor[2][3][4];  //tensor[2][3][4];
} MyStruct;

通过下面的代码,即可将上述结构性数据保存为二进制文件“data.bin”:

import struct
import numpy as np


# 定义多个嵌套的Struct实例
struct_int_float = struct.Struct('if')
struct_array = struct.Struct('10i')
struct_matrix = struct.Struct('9i')
struct_tensor = struct.Struct('24f')

int_a = 123
float_b = 3.14
int_array = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
int_matrix = [
    [1, 2, 3], 
    [4, 5, 6], 
    [7, 8, 9]
]
float_tensor = [
    [
        [1.1, 1.2, 1.3, 1.4], 
        [2.1, 2.2, 2.3, 2.4], 
        [3.1, 3.2, 3.3, 3.4]
    ],
    [
        [4.1, 4.2, 4.3, 4.4], 
        [5.1, 5.2, 5.3, 5.4], 
        [6.1, 6.2, 6.3, 6.4]
    ]
]

# 由列表转为数组格式, 方便后面进行一维展开
int_array = np.array(int_array)
int_matrix = np.array(int_matrix)
float_tensor = np.array(float_tensor)

# 将结构体实例中的各字段打包为字节串
# 多维数组需要先进行一维展开, 然后才能进行打包
packed_a_b = struct_int_float.pack(int_a, float_b)
packed_array = struct_array.pack(*int_array)
packed_matrix = struct_matrix.pack(*int_matrix.flatten())
packed_tensor = struct_tensor.pack(*float_tensor.flatten())

# 将各字段的字节串连接为最终的字节串
packed_data = packed_a_b + packed_array + packed_matrix + packed_tensor

# 将字节串写入二进制文件
with open('data.bin', 'wb') as f:
    f.write(packed_data)


print("[Info]---------- Finished ----------")

运行结果如下图所示:


在 Python 中将二进制文件解析出来,验证数据是否正确

上面我们将结构性数据保存为了二进制文件,那么在 python 中我们如何将二进制文件解析成结构性数据呢?至少我们得验证一下保存的文件是否正确。

完整的代码如下:

import struct
import numpy as np


# 定义多个嵌套的Struct实例
struct_int_float = struct.Struct('if')
struct_array = struct.Struct('10i')
struct_matrix = struct.Struct('9i')
struct_tensor = struct.Struct('24f')

# 从二进制文件中读取数据
with open('data.bin', 'rb') as f:
    packed_data = f.read()

# 解包数据为元组
data_a_b = struct_int_float.unpack(packed_data[:8])
data_array = struct_array.unpack(packed_data[8:48])
data_matrix = struct_matrix.unpack(packed_data[48:84])
data_tensor = struct_tensor.unpack(packed_data[84:180])

# 将解包后的数据转换为结构体实例
# 先转成 array 格式, 方便后面的 reshape 操作
int_a, float_b = data_a_b
int_array = np.array(data_array)
int_matrix = np.array(data_matrix)
float_tensor = np.array(data_tensor)

int_matrix = int_matrix.reshape(3, 3)
float_tensor = float_tensor.reshape(2, 3, 4)

print("===============================================================")
print(f'int_a = {int_a}')
print('float_b = {:.4f}'.format(float_b))
print("===============================================================")
print('int_array = {}'.format(int_array))
print("===============================================================")
print('int_matrix = {}'.format(int_matrix))
print("===============================================================")
print('float_tensor = {}'.format(float_tensor.round(4)))
print("===============================================================")


print("[Info]---------- Finished ----------")

程序运行结果如下图所示(可以看到,数据与我们保存进去的是一致的):

在 C++ 中读取二进制文件,直接加载到结构体

在前言中我们提到,我们的目的就是在 C++ 中直接将 Python 保存的二进制数据加载到结构体进行使用,不需要再做额外的数据转换。那么,该如何做呢?请看下面的完整代码:

#include <fstream>
#include <iostream>

using namespace std;

typedef struct {
    int a;
    float b;
    int array[10];     //array[10];
    int matrix[3][3];    //matrix[3][3];
    float tensor[2][3][4];  //tensor[2][3][4];
} MyStruct;


int main() 
{
    std::string file_path = "data.bin";
    // 打开要读取的二进制文件
    std::ifstream input_file(file_path, std::ios::binary);

    // 检查文件是否成功打开
    if (!input_file.is_open()) {
        // 文件打开失败
        std::cout << "open " << file_path << "failed !" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 获取文件大小
    input_file.seekg(0, std::ios::end);
    std::streampos file_size = input_file.tellg();
    input_file.seekg(0, std::ios::beg);

    std::cout << "file_size = " << file_size << std::endl;
    // 读取文件到缓冲区
    char* buffer = new char[file_size];
    input_file.read(buffer, file_size);

    // 关闭文件
    input_file.close();

    // 将缓冲区中的数据转换为结构体
    MyStruct* my_struct = reinterpret_cast<MyStruct*>(buffer);

    // 输出结构体的数据
    std::cout << "===============================================================" << std::endl;
    std::cout << "a = " << my_struct->a << std::endl;
    std::cout << "b = " << my_struct->b << std::endl;
    std::cout << "===============================================================" << std::endl;
    std::cout << "array = [" << " ";
    int array_len = sizeof(my_struct->array)/sizeof(my_struct->array[0]);
    for (int i = 0; i < array_len; i++) {
        std::cout << my_struct->array[i] << ", ";
    }
    std::cout << "]" <<std::endl;
    std::cout << "===============================================================" << std::endl;
    std::cout << "matrix = [" << std::endl;
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
        std::cout << "[" << " ";
        for (int j = 0; j < 3; j++) {
            std::cout << my_struct->matrix[i][j] << ", ";
        }
        std::cout << "]," <<std::endl;
    }
    std::cout << "]" <<std::endl;
    std::cout << "===============================================================" << std::endl;
    std::cout << "tensor = [" << std::endl;
    for (int i = 0; i < 2; i++) {
        std::cout << "[" << " ";
        for (int j = 0; j < 3; j++) {
            std::cout << "[" << " ";
            for (int k = 0; k < 4; k++) {
                std::cout << my_struct->tensor[i][j][k] << ", ";
            }
            std::cout << "]," <<std::endl;
        }
        std::cout << "]," <<std::endl;
    }
    std::cout << "]" <<std::endl;
    std::cout << "===============================================================" << std::endl;

    delete[] buffer;
    
    return 0;
}

程序运行效果,如下图所示:


可以看到,我们在 C++ 中读取二进制数据后,直接加载到结构体中,最终显示出来的正是我们预期的数据。

至此,关于在 Python 中如何将 C++ 结构体数据保存为二进制文件的介绍就结束了,希望对大家能有所帮助。如果觉得不错的话,可以帮忙点个赞哦。

相关推荐

5分钟搭建公网https网页文件服务器,免费权威TLS证书

请关注本头条号,每天坚持更新原创干货技术文章。如需学习视频,请在微信搜索公众号“智传网优”直接开始自助视频学习前言本文主要讲解如何快速搭建一个https网页文件服务器,并免费申请权威机构颁发的tls证...

nginx负载均衡配置(nginx负载均衡配置两个程序副本)

Nginx是什么没有听过Nginx?那么一定听过它的“同行”Apache吧!Nginx同Apache一样都是一种WEB服务器。基于REST架构风格,以统一资源描述符(UniformResources...

19《Nginx 入门教程》Nginx综合实践

今天我们将基于Nginx完成两个比较有用的场景,但是用到的Nginx的配置非常简单。内部Yum源搭建内部Pip源搭建1.实验环境ceph1centos7.6内网ip:172.16....

Nginx性能调优与优化指南(nginx优化配置大全)

Nginx性能调优需要结合服务器硬件资源、业务场景和负载特征进行针对性优化。以下是一些关键优化方向和具体配置示例:一、Nginx配置优化1.进程与连接数优化nginxworker_process...

C++后端开发必须彻底搞懂Nginx,从原理到实战(高级篇)

本文为Nginx实操高级篇。通过配置Nginx配置文件,实现正向代理、反向代理、负载均衡、Nginx缓存、动静分离和高可用Nginx6种功能,并对Nginx的原理作进一步的解析。当需...

【Nginx】史上最全的Nginx配置详解

Nginx服务器配置中最频繁的部分,代理、缓存和日志定义等绝大多数功能和第三方模块的配置都在这里,http块又包括http全局块和server块。Nginx是非常重要的负载均衡中间件,被广泛应用于大型...

【Nginx】Nginx 4种常见配置实例(nginx基本配置与参数说明)

本文主要介绍nginx4种常见的配置实例。Nginx实现反向代理;Nginx实现负载均衡;Nginx实现动静分离;Nginx实现高可用集群;Nginx4种常见配置实例如下:一、Nginx反向代理配...

使用nginx+allure管理自动化测试报告

allure在自动化测试中经常用来生成漂亮的报告,但是网上及官网上给出的例子都仅仅是针对单个测试用例文件的形式介绍的,实际使用中,自动化测试往往需要包含不止一个产品或项目,本文介绍如何使用nginx+...

nginx配置文件详解(nginx配置文件详解高清版)

Nginx是一个强大的免费开源的HTTP服务器和反向代理服务器。在Web开发项目中,nginx常用作为静态文件服务器处理静态文件,并负责将动态请求转发至应用服务器(如Django,Flask,et...

SpringCloud Eureka-服务注册与发现

1.Eureka介绍1.1学习Eureka前的说明目前主流的服务注册&发现的组件是Nacos,但是Eureka作为老牌经典的服务注册&发现技术还是有必要学习一下,原因:(1)一些早期的分布式微服...

微服务 Spring Cloud 实战 Eureka+Gateway+Feign+Hystrix

前言我所在项目组刚接到一个微服务改造需求,技术选型为SpringCloud,具体需求是把部分项目使用SpringCloud技术进行重构。本篇文章中介绍了Eureka、Gateway、Fe...

深度剖析 Spring Cloud Eureka 底层实现原理

你作为一名互联网大厂后端技术开发人员,在构建分布式系统时,是不是常常为服务的注册与发现而头疼?你是否好奇,像SpringCloudEureka这样被广泛使用的组件,它的底层实现原理到底是怎样的...

热爱生活,喜欢折腾。(很热爱生活)

原文是stackoverflow的一则高票回答,原文链接可能之前也有人翻译过,但是刚好自己也有疑惑,所以搬运一下,个人水平有限所以可能翻译存在误差,欢迎指正(如侵删)。尽管classmethod和st...

GDB调试的高级技巧(详细描述gdb调试程序的全过程)

GDB是我们平时调试c/c++程序的利器,查起复杂的bug问题,比打印大法要好得多,但是也不得不说,gdb在默认情况下用起来并不是很好用,最近学习到几个高级点的技巧,分享下:一美化打印先上个例子...

Arduino 实例(二十三)Arduino 给Python 编译器发送信息

1首先Python需要安装Pyserial库,在命令提示符中输入pipintallpyserial若是遇到提示‘pip‘不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件,则需要设置环境变...