字节数组到十六进制字符串


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使用str.format

>>> array_alpha = [ 133, 53, 234, 241 ]
>>> print ''.join('{:02x}'.format(x) for x in array_alpha)
8535eaf1

或使用 format

>>> print ''.join(format(x, '02x') for x in array_alpha)
8535eaf1

注意:在format语句中,02表示0在必要时最多填充2个前导s。这很重要,因为[0x1, 0x1, 0x1] i.e. (0x010101)它将被格式化为"111"而不是"010101"

bytearray与配合使用binascii.hexlify

>>> import binascii
>>> binascii.hexlify(bytearray(array_alpha))
'8535eaf1'

这是Python 3.6.1中上述方法的基准:

from timeit import timeit
import binascii

number = 10000

def using_str_format() -> str:
    return "".join("{:02x}".format(x) for x in test_obj)

def using_format() -> str:
    return "".join(format(x, "02x") for x in test_obj)

def using_hexlify() -> str:
    return binascii.hexlify(bytearray(test_obj)).decode('ascii')

def do_test():
    print("Testing with {}-byte {}:".format(len(test_obj), test_obj.__class__.__name__))
    if using_str_format() != using_format() != using_hexlify():
        raise RuntimeError("Results are not the same")

    print("Using str.format       -> " + str(timeit(using_str_format, number=number)))
    print("Using format           -> " + str(timeit(using_format, number=number)))
    print("Using binascii.hexlify -> " + str(timeit(using_hexlify, number=number)))

test_obj = bytes([i for i in range(255)])
do_test()

test_obj = bytearray([i for i in range(255)])
do_test()

结果:

Testing with 255-byte bytes:
Using str.format       -> 1.459474583090427
Using format           -> 1.5809937679100738
Using binascii.hexlify -> 0.014521426401399307
Testing with 255-byte bytearray:
Using str.format       -> 1.443447684109402
Using format           -> 1.5608712609513171
Using binascii.hexlify -> 0.014114164661833684

使用的方法format的确提供了其他格式选项,例如,用空格" ".join,逗号", ".join,大写字母"{:02X}".format(x)/format(x, "02X")等分隔数字,但是会影响性能。


您的最后一招给了我b'8535eaf1' 我的系统,这是b什么?
Grijesh Chauhan 2013年

1
@GrijeshChauhan,您正在使用Python 3.x吗?在Python 3.x中,binascii.hexlify返回bytes对象。
falsetru 2013年

是的,我的Python是3.3.2。- return bytes objects-字节对象的手段?像int物体?
Grijesh Chauhan 2013年

3
@GrijeshChauhan,请参见Built-in Types - Bytes
falsetru 2013年

2
@mkingston,您可以省略编码:b'8535eaf1'.decode()
falsetru

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考虑十六进制()方法的的bytes关于Python 3.5和至多类型:

>>> array_alpha = [ 133, 53, 234, 241 ]
>>> print(bytes(array_alpha).hex())
8535eaf1

编辑:它也快得多hexlify(上面修改的@falsetru的基准)

from timeit import timeit
N = 10000
print("bytearray + hexlify ->", timeit(
    'binascii.hexlify(data).decode("ascii")',
    setup='import binascii; data = bytearray(range(255))',
    number=N,
))
print("byte + hex          ->", timeit(
    'data.hex()',
    setup='data = bytes(range(255))',
    number=N,
))

结果:

bytearray + hexlify -> 0.011218150997592602
byte + hex          -> 0.005952142993919551

请注意,bytearray + hexlify将数据作为字节返回(b'34567890aed'),而byte + hexlify将其作为字符串返回(34567890aed)
Antonin GAVREL

9
hex_string = "".join("%02x" % b for b in array_alpha)

3
感谢您提供的答案也适用于旧版本的python(此处必须使用2.5.1)
Baldrickk

5

如果您有一个numpy数组,则可以执行以下操作:

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([133, 53, 234, 241])
>>> a.astype(np.uint8).data.hex()
'8535eaf1'

2
这需要导入外部库,并且不能解决OP正在使用字节的事实。这不是最可靠的解决方案。
疯狂物理学家'07

@MadPhysicist删除了“可靠的解决方案”部分。我仍然认为numpy解决方案对于来自google的其他人很有用(将数据存储在numpy矩阵而不是字节数组中更为常见)。
ostrokach

1
我仍然认为,回答OP的问题而不是发表可能对某人有用的一般性帖子是个好主意。有人在Google搜索如何处理numpy数组的可能性很小,不会出现名为“字节数组到十六进制字符串”的问题。
疯狂物理学家'07

1
这只是一种较差的拼写方式bytearray([133, 53, 234, 241]).hex()
Eric

1
我想我误解了你的答案。您的意思是“如果您有一个numpy数组,则可以执行此操作”,而不是“您可以使用numpy作为工具进行此操作”
Eric

3

或者,如果您喜欢函数式编程:

>>> a = [133, 53, 234, 241]
>>> "".join(map(lambda b: format(b, "02x"), a))
8535eaf1
>>>
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