python进行二进制数据处理的方法
方法一：
使用struct模块，特点轻量化，简单易用。缺点就是可读性不是太好，使用小数据临时使用一下，对于大量的数据解析，写起来比较繁琐，显得有点力不从心。
import struct
data = b'\x92\xaa\xbb\xcc\x11\x22\x33\x44'
a,b,c,d,e = struct.unpack(">BBBBI", data)
print("a=0x%x b=0x%x c=0x%x d=0x%x e=0x%x"%(a,b,c,d,e))
packData = struct.pack(">BBBBI", a, b, c, d, e)
print("packData: %s"%packData)
上面的程序会按照给定的格式一次解析数据，得到的输出结果如下：
注：建议采用python3运行，python2不区分bytes和string类型，通过struct.pack()得到的结果为字符串类型，会打印出乱码。
a=0x92 b=0xaa c=0xbb d=0xcc e=0x11223344
packData: b'\x92\xaa\xbb\xcc\x11"3D'
可以看出，能够正确的解析和组装出需要的的数据。
struct常用函数原型如下：
| struct的方法 | 说明 |
|---|---|
| pack(fmt, v1, v2…) | 按照fmt指定的格式化要求，格式化v1,v2等后续参数，返回bytes类型 |
| unpack(fmt, BytesData) | 按照fmt指定的格式要求，解析出bytesData里面的数据内容，返回的是数据元组 |
| pack_from(fmt, BytesData, offset) | 按照fmt指定的格式要求，解析后面的内容，从offset处开始解析，返回的是数据元组 |
这个里面的fmt表示格式化字符串，由两个部分组成，第一部分为指定大小端格式，第二部分是依次解析的格式。
| 大小端格式字符 | 说明 | . |
|---|---|---|
> |
大端模式 | 和阅读顺序一致，高字节在前（内存地址小），低字节在后（地址大）。 |
< |
小端模式 | 和大端相反，高字节在后（内存地址大），低字节在前面（地址小）。 |
@或者= |
主机默认字节序 | 和主机系统强相关，X86/X64默认为小段模式。其中@还会强制4字节对齐。 |
解析格式如下：
| 格式字符 | ctypes类型 | 字节数 |
|---|---|---|
| c | c_char | 1 |
| b | c_byte | 1 |
| B | c_ubyte | 1 |
| h | c_short | 2 |
| H | c_ushort | 2 |
| i | c_int | 4 |
| I | c_uint | 4 |
| q | c_longlong | 8 |
| Q | c_ulonglong | 8 |
| f | c_float | 4 |
| d | c_double | 8 |
| p | c_char_p | 4（64位系统为8） |
| P | c_void_p | 4（64位系统为8） |
| x | c_ubyte（占位padding字节） | 1 |
方法二：
使用ctypes模块高效的解析组装二进制数据，这种方法和C比较类似，也更为强大。
import ctypes
class TestBig_Struct(ctypes.BigEndianStructure):
_fields_=[
('b1', ctypes.c_ubyte,1),
('b2', ctypes.c_ubyte,1),
('b3', ctypes.c_ubyte,1),
('b4', ctypes.c_ubyte,1),
('lev',ctypes.c_ubyte,4),
('BB', ctypes.c_ubyte),
('BC', ctypes.c_ubyte),
('BD', ctypes.c_ubyte),
('SS', ctypes.c_ushort),
]
class Test_Struct(ctypes.Structure):
_fields_=[
('b1', ctypes.c_ubyte, 1),
('b2', ctypes.c_ubyte, 1),
('b3', ctypes.c_ubyte, 1),
('b4', ctypes.c_ubyte, 1),
('lev',ctypes.c_ubyte, 4),
('BB', ctypes.c_ubyte),
('BC', ctypes.c_ubyte),
('BD', ctypes.c_ubyte),
('SS', ctypes.c_ushort),
]
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if __name__ == '__main__':
test = Test_Struct();
test.b1 = 1;
test.b2 = 0;
test.b3 = 0;
test.b4 = 1;
test.lev = 2;
test.BB = 0xAA;
test.BC = 0xBB;
test.BD = 0xCC;
test.SS = 0xEEFF;
print ("defEndian", ctypes.string_at(ctypes.addressof(test), ctypes.sizeof(test)))
test = TestBig_Struct();
test.b1 = 1;
test.b2 = 0;
test.b3 = 0;
test.b4 = 1;
test.lev = 2;
test.BB = 0xAA;
test.BC = 0xBB;
test.BD = 0xCC;
test.SS = 0xEEFF;
print ("BigEndian", ctypes.string_at(ctypes.addressof(test), ctypes.sizeof(test)))
ctypes.memmove(ctypes.addressof(test), b'\x92\xaa\xbb\xcc\xee\xff', ctypes.sizeof(test));
print ("b1:%x"%test.b1)
print ("b2:%x"%test.b2)
print ("b3:%x"%test.b3)
print ("b4:%x"%test.b4)
print ("lev:%x"%test.lev)
print ("BB:%x"%test.BB)
print ("BC:%x"%test.BC)
print ("BD:%x"%test.BD)
print ("SS:%x"%test.SS)
with open("out.bin", "wb") as f:
f.write(ctypes.string_at(ctypes.addressof(test), ctypes.sizeof(test)));
从上面的实例，可以看出来，这个就是采用类似与C结构体的方式，直接解析映射来解析和组装数据。十分的强大。这个实例程序的运行结果如下。
defEndian b')\xaa\xbb\xcc\xff\xee'
BigEndian b'\x92\xaa\xbb\xcc\xee\xff'
b1:1
b2:0
b3:0
b4:1
lev:2
BB:aa
BC:bb
BD:cc
SS:eeff
其中out.bin文件中保存的数据，以十六进制查看如下：
92 aa bb cc ee ff