Python读取二进制文件：全面指南及高级技巧303

Python 作为一门强大的通用编程语言，提供了丰富的库和模块来处理各种类型的文件，包括二进制文件。二进制文件 (binary files) 存储数据以二进制格式，而不是人类可读的文本格式。它们广泛用于存储图像、音频、视频、压缩数据以及其他需要高效存储和访问的应用程序。本文将深入探讨 Python 读取二进制文件的各种方法，并涵盖高级技巧，例如处理不同数据类型、错误处理以及性能优化。

基础方法：使用 `open()` 函数

Python 内置的 `open()` 函数是读取二进制文件的首选方法。关键在于指定正确的模式：`'rb'` 表示以二进制读取模式打开文件。以下是一个简单的例子：```python
def read_binary_file(filepath):
"""Reads a binary file and returns its contents as bytes."""
try:
with open(filepath, 'rb') as f:
data = ()
return data
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File '{filepath}' not found.")
return None
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
return None
# Example usage:
filepath = ''
binary_data = read_binary_file(filepath)
if binary_data:
print(f"File size: {len(binary_data)} bytes")
# Process the binary data (e.g., save to another file, display an image)
```

这段代码首先定义了一个函数 `read_binary_file`，它接受文件路径作为参数。它使用 `try-except` 块来处理可能发生的 `FileNotFoundError` 和其他异常。`with open(...) as f:` 语句确保文件在使用完毕后自动关闭，即使发生异常。`()` 方法将整个文件内容读取到一个字节对象 `data` 中。

逐块读取：提高效率

对于大型二进制文件，一次性读取整个文件到内存可能导致内存溢出。在这种情况下，建议采用逐块读取的方式：```python
def read_binary_file_chunkwise(filepath, chunk_size=4096):
"""Reads a binary file chunk by chunk."""
try:
with open(filepath, 'rb') as f:
while True:
chunk = (chunk_size)
if not chunk:
break
# Process the chunk (e.g., write to another file, perform calculations)
print(f"Processed chunk of size: {len(chunk)} bytes")
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File '{filepath}' not found.")
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")

# Example usage:
read_binary_file_chunkwise('')
```

这个函数使用 `(chunk_size)` 方法每次读取指定大小的块。循环持续直到 `()` 返回空字节对象，表示已到达文件结尾。

处理特定数据结构

许多二进制文件包含特定结构的数据。Python 的 `struct` 模块可以帮助你解析这些结构。例如，假设一个文件包含一系列的整数，每个整数占用 4 个字节：```python
import struct
def read_integers_from_binary(filepath):
"""Reads integers from a binary file using the struct module."""
try:
with open(filepath, 'rb') as f:
integers = []
while True:
data = (4)
if not data:
break
integer = ('

2025-05-24

上一篇：Python转义字符详解：从基础到高级应用

下一篇：Python 字符串格式化：深入剖析 %s 及其替代方案