在Python中读取字节-io.BytesIO v/s binascii.unhexlify

以下两种读取字节的方法有什么区别？

stream = BytesIO(unhexlify('000000010000'))
print(int.from_bytes(stream.read(4), byteorder="big"))  //prints 1


bytes = unhexlify('000000010000')
print(int.from_bytes(bytes[:4], byteorder="big"))  //prints 1

---

哪个更好？为什么？

如果您知道您的字符串就是字符串，为什么不在切片后直接使用

base

将其转换为“16”？例如：

>>> my_hex = '000000010000'
>>> int(my_hex[:8], base=16)
1

这里您必须注意，我将索引为“8”而不是“4”的字符串分片，但是由于我们知道它是一个十六进制字符串，我们可以根据

2

字符表示一个

hex

数字对其进行相应的分片

以下是您和我的解决方案的性能比较：

mquadri$ python3 -m timeit "my_hex = '000000010000'; int(my_hex[:8], base=16)"
1000000 loops, best of 3: 0.581 usec per loop

mquadri$ python3 -m timeit -s "from io import BytesIO; from binascii import unhexlify" "stream = BytesIO(unhexlify('000000010000')); int.from_bytes(stream.read(4), byteorder='big')"
1000000 loops, best of 3: 1.15 usec per loop

mquadri$ python3 -m timeit -s "from binascii import unhexlify" "bytes = unhexlify('000000010000'); int.from_bytes(bytes[:4], byteorder='big')"
1000000 loops, best of 3: 0.764 usec per loop

如您所见，简单地使用

int

进行转换比两种解决方案都更有效

---

但是，如果您只对您提到的解决方案感兴趣，那么我将推荐不使用

io.BytesIO的解决方案，因为：


如果不使用
ByteIO
，您将需要一个较小的
imports
相对而言，您的第二个解决方案看起来也更简单

注意：对于绩效衡量，我不计算导入时间，以防有人计划说“此差异与额外导入有关”；）
 如果您知道您的字符串就是字符串，为什么不在切片后直接将其转换为
base
为“16”？例如：

>>> my_hex = '000000010000'
>>> int(my_hex[:8], base=16)
1

这里您必须注意，我将索引为“8”而不是“4”的字符串分片，但是由于我们知道它是一个十六进制字符串，我们可以根据
2
字符表示一个
hex
数字对其进行相应的分片

以下是您和我的解决方案的性能比较：

mquadri$ python3 -m timeit "my_hex = '000000010000'; int(my_hex[:8], base=16)"
1000000 loops, best of 3: 0.581 usec per loop

mquadri$ python3 -m timeit -s "from io import BytesIO; from binascii import unhexlify" "stream = BytesIO(unhexlify('000000010000')); int.from_bytes(stream.read(4), byteorder='big')"
1000000 loops, best of 3: 1.15 usec per loop

mquadri$ python3 -m timeit -s "from binascii import unhexlify" "bytes = unhexlify('000000010000'); int.from_bytes(bytes[:4], byteorder='big')"
1000000 loops, best of 3: 0.764 usec per loop

如您所见，简单地使用
int
进行转换比两种解决方案都更有效


但是，如果您只对您提到的解决方案感兴趣，那么我将推荐不使用
io.BytesIO的解决方案，因为：


如果不使用
ByteIO
，您将需要一个较小的
imports
相对而言，您的第二个解决方案看起来也更简单

注意：对于绩效衡量，我不计算导入时间，以防有人计划说“此差异与额外导入有关”；）
 使用IO构造（
StringIO
，
BytesIO
）的目的是处理模拟流的对象（如文件）。因此，第一个解决方案是将字节包装在类似文件的对象中，并像读取文件一样从包装器中读取。第二个解决方案只是读取字节

我说，如果代码的语义不要求字节是流，请跳过IO解决方案，直接转到源代码。
使用IO构造（
StringIO
，
BytesIO
）的目的是处理模拟流的对象（如文件）。因此，第一个解决方案是将字节包装在类似文件的对象中，并像读取文件一样从包装器中读取。第二个解决方案只是读取字节

我说，如果代码的语义不要求字节是流，请跳过IO解决方案，直接转到源代码。
第一个看起来过于复杂。为什么要将
unexlify
的结果转换为BytesIO并返回？第一个看起来过于复杂。为什么要将
unexlify
的结果转换为BytesIO并返回？嘿！你能告诉我这是什么意思吗“我说如果你的代码的语义不要求字节是流”。何时使用字节作为流？@LokeshCherukuri我的意思是，如果您的代码不希望使用特定的IO流，那么您不必担心创建一个IO流。在其他一些情况下，如果很清楚字节流来自IO源，代码可能会更好地理解。在这种情况下，为了更加清晰，也许为了兼容性，最好使用IO。语义不一定与性能有关，而是与清晰性有关，因此最终您将判断什么更重要。至于何时在技术上使用字节流，可能存在一些情况，例如，您需要使用通常与文件一起使用的API。但是，您可以在API中标识一个函数，该函数可以执行需要应用于当前内存中的某些字节的作业。因此，您将这些字节包装在IO中，并将流发送到您的函数。嘿！你能告诉我这是什么意思吗“我说如果你的代码的语义不要求字节是流”。何时使用字节作为流？@LokeshCherukuri我的意思是，如果您的代码不希望使用特定的IO流，那么您不必担心创建一个IO流。在其他一些情况下，如果很清楚字节流来自IO源，代码可能会更好地理解。在这种情况下，为了更加清晰，也许为了兼容性，最好使用IO。语义不一定与性能有关，而是与清晰性有关，因此最终您将判断什么更重要。至于何时在技术上使用字节流，可能存在一些情况，例如，您需要使用通常与文件一起使用的API。但是，您可以在API中标识一个函数，该函数可以执行需要应用于当前内存中的某些字节的作业。因此，您将这些字节包装在IO中，并将流发送到您的函数。