概述

您不必编写命令式代码来解析一段数据，而是以声明方式定义和描述二进制的数据结构。由于此数据结构不是代码，一方面您可以使用它来将数据解析成Pythonic对象，另一方面，您也可以将pythonict对象构建为二进制数据。

Construct库提供了简单的原子结构（例如各种大小的整数）以及复合的构造，适用于建立日益复杂的分层和顺序结构。Construct拥有基于特征位(bit)和字节(byte)粒度的构建，易于调试和测试，易于扩展的子类系统，以及大量原始构造，使您的工作更轻松：

字段(Field)：原始字节或数字类型
结构和序列(Structs and Sequences)：将更简单的结构组合到更复杂的结构中
按位(Bitwise)：将字节分割为位粒度字段
适配器(Adapter)：更改数据的显示方式
数组/范围(Arrays/Ranges)：重复构造
元结构(Metaclass)：使用上下文（历史）来计算数据的大小
条件(If / Switch)：根据上下文分支计算路径
按需（懒惰）解析(Lazy )：只读和解析你需要的东西
指针(Pointers)：从这里跳到数据流中

基础用法

Struct例子，与python字典的相对应，Container类类似于字典。

>>> format = Struct(
...     "signature" / Const(b"BMP"),
...     "width" / Int8ub,
...     "height" / Int8ub,
...     "pixels" / Array(this.width * this.height, Byte),
... )
>>> format.build(dict(width=3,height=2,pixels=[7,8,9,11,12,13]))
b'BMP\x03\x02\x07\x08\t\x0b\x0c\r'
>>> format.parse(b'BMP\x03\x02\x07\x08\t\x0b\x0c\r')
Container(signature=b'BMP')(width=3)(height=2)(pixels=[7, 8, 9, 11, 12, 13])

Repeaters例子，与列表相对应，每个元素类型都相同。具体还分为Arrays，Ranges，GreedyRange 和 RepeatUntil 四种子类型。以下是Arrays的例子

>>> Byte[10].parse(b"1234567890")
[49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 48]
>>> Byte[10].build([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0])
b'\x01\x02\x03\x04\x05\x06\x07\x08\t\x00'

Sequence例子，与列表相对应，每个元素可以是任意原子或者组合的数据。

>>> format = PascalString(Byte, encoding="utf8") >> GreedyRange(Byte)
>>> format.build([u"lalalaland", [255,1,2]])
b'\nlalalaland\xff\x01\x02'
>>> format.parse(b"\x004361789432197")
['', [52, 51, 54, 49, 55, 56, 57, 52, 51, 50, 49, 57, 55]]

高级用法

4字节存储一个IPv4地址，利用Adapter定义如下：

>>> class IpAddressAdapter(Adapter):
...     def _encode(self, obj, context):
...         return list(map(int, obj.split(".")))
...     def _decode(self, obj, context):
...         return "{0}.{1}.{2}.{3}".format(*obj)
...
>>> IpAddress = IpAddressAdapter(Byte[4])

解析和构建用法如下：

>>> IpAddress.parse(b"\x01\x02\x03\x04")
'1.2.3.4'
>>> IpAddress.build("192.168.2.3")
b'\xc0\xa8\x02\x03'

Construct二进制数据解析器和构建器

概述

基础用法

高级用法