迭代python3中的各个字节

Question

bytes在Python 3中迭代对象时,可以将个体bytes作为ints:

>>> [b for b in b'123']
[49, 50, 51]

如何获得1长度的bytes对象？

以下是可能的,但对于读者来说不是很明显,并且很可能表现不好:

>>> [bytes([b]) for b in b'123']
[b'1', b'2', b'3']

Answer 1

如果您担心此代码的性能,并且int在您的情况下字节不适合您,那么您应该重新考虑您使用的数据结构,例如,使用str对象.

您可以切片bytes对象以获得1个长度的bytes对象:

L = [bytes_obj[i:i+1] for i in range(len(bytes_obj))]

有PEP 0467 - 二进制序列的次要API改进,提出了bytes.iterbytes()方法:

>>> list(b'123'.iterbytes())
[b'1', b'2', b'3']

Answer 2

int.to_bytes

int对象具有to_bytes方法，可用于将int转换为其相应的字节：

>>> import sys
>>> [i.to_bytes(1, sys.byteorder) for i in b'123']
[b'1', b'2', b'3']

与其他一些答案一样，还不清楚这是否比OP的原始解决方案更具可读性：我认为，length和byteorder参数使其更嘈杂。

struct.unpack

另一种方法是使用struct.unpack，尽管除非您熟悉struct模块，否则也可能很难阅读：

>>> import struct
>>> struct.unpack('3c', b'123')
(b'1', b'2', b'3')

（正如jfs在评论中观察到的那样，的格式字符串struct.unpack可以动态构造；在这种情况下，我们知道结果中的单个字节数必须等于原始字节串中的字节数，因此struct.unpack(str(len(bytestring)) + 'c', bytestring)是可能的。）

性能

>>> import random, timeit
>>> bs = bytes(random.randint(0, 255) for i in range(100))

>>> # OP's solution
>>> timeit.timeit(setup="from __main__ import bs",
                  stmt="[bytes([b]) for b in bs]")
46.49886950897053

>>> # Accepted answer from jfs
>>> timeit.timeit(setup="from __main__ import bs",
                  stmt="[bs[i:i+1] for i in range(len(bs))]")
20.91463226894848

>>>  # Leon's answer
>>> timeit.timeit(setup="from __main__ import bs", 
                  stmt="list(map(bytes, zip(bs)))")
27.476876026019454

>>> # guettli's answer
>>> timeit.timeit(setup="from __main__ import iter_bytes, bs",        
                  stmt="list(iter_bytes(bs))")
24.107485140906647

>>> # user38's answer (with Leon's suggested fix)
>>> timeit.timeit(setup="from __main__ import bs", 
                  stmt="[chr(i).encode('latin-1') for i in bs]")
45.937552741961554

>>> # Using int.to_bytes
>>> timeit.timeit(setup="from __main__ import bs;from sys import byteorder", 
                  stmt="[x.to_bytes(1, byteorder) for x in bs]")
32.197659170022234

>>> # Using struct.unpack, converting the resulting tuple to list
>>> # to be fair to other methods
>>> timeit.timeit(setup="from __main__ import bs;from struct import unpack", 
                  stmt="list(unpack('100c', bs))")
1.902243083808571

struct.unpack似乎比其他方法快至少一个数量级，大概是因为它在字节级别上运行。 int.to_bytes另一方面，与大多数“显而易见”的方法相比，其效果要差。

Answer 3

我使用这个辅助方法：

def iter_bytes(my_bytes):
    for i in range(len(my_bytes)):
        yield my_bytes[i:i+1]

适用于 Python2 和 Python3。

Answer 4

从python 3.5开始，您可以使用％格式化字节和bytearray：

[b'%c' % i for i in b'123']

输出：

[b'1', b'2', b'3']

上面的解决方案比您的初始方法快2-3倍，如果您想要更快的解决方案，我建议您使用numpy.frombuffer：

import numpy as np
np.frombuffer(b'123', dtype='S1')

输出：

array([b'1', b'2', b'3'], 
      dtype='|S1')

第二种解决方案比struct.unpack快10％（我对100个随机字节使用了与@snakecharmerb相同的性能测试）

Answer 5

I thought it might be useful to compare the runtimes of the different approaches so I made a benchmark (using my library simple_benchmark):

Probably unsurprisingly the NumPy solution is by far the fastest solution for large bytes object.

But if a resulting list is desired then both the NumPy solution (with the tolist()) and the struct solution are much faster than the other alternatives.

I didn't include guettlis answer because it's almost identical to jfs solution just instead of a comprehension a generator function is used.

import numpy as np
import struct
import sys

from simple_benchmark import BenchmarkBuilder
b = BenchmarkBuilder()

@b.add_function()
def jfs(bytes_obj):
    return [bytes_obj[i:i+1] for i in range(len(bytes_obj))]

@b.add_function()
def snakecharmerb_tobytes(bytes_obj):
    return [i.to_bytes(1, sys.byteorder) for i in bytes_obj]

@b.add_function()
def snakecharmerb_struct(bytes_obj):
    return struct.unpack(str(len(bytes_obj)) + 'c', bytes_obj)

@b.add_function()
def Leon(bytes_obj):
    return list(map(bytes, zip(bytes_obj)))

@b.add_function()
def rusu_ro1_format(bytes_obj):
    return [b'%c' % i for i in bytes_obj]

@b.add_function()
def rusu_ro1_numpy(bytes_obj):
    return np.frombuffer(bytes_obj, dtype='S1')

@b.add_function()
def rusu_ro1_numpy_tolist(bytes_obj):
    return np.frombuffer(bytes_obj, dtype='S1').tolist()

@b.add_function()
def User38(bytes_obj):
    return [chr(i).encode() for i in bytes_obj]

@b.add_arguments('byte object length')
def argument_provider():
    for exp in range(2, 18):
        size = 2**exp
        yield size, b'a' * size

r = b.run()
r.plot()

Answer 6

的三重奏map()，bytes()并且zip()可以解决问题：

>>> list(map(bytes, zip(b'123')))
[b'1', b'2', b'3']

但是我不认为它比它更具可读性[bytes([b]) for b in b'123']或性能更好。