用python读取二进制文件

我发现用Python读取二进制文件特别困难。你能帮我个忙吗？我需要读取此文件，在Fortran 90中，该文件很容易被读取

int*4 n_particles, n_groups
real*4 group_id(n_particles)
read (*) n_particles, n_groups
read (*) (group_id(j),j=1,n_particles)

详细而言，文件格式为：

Bytes 1-4 -- The integer 8.
Bytes 5-8 -- The number of particles, N.
Bytes 9-12 -- The number of groups.
Bytes 13-16 -- The integer 8.
Bytes 17-20 -- The integer 4*N.
Next many bytes -- The group ID numbers for all the particles.
Last 4 bytes -- The integer 4*N. 

如何使用Python阅读？我尝试了一切，但没有成功。我是否有可能在python中使用f90程序，读取此二进制文件，然后保存需要使用的数据？

读取二进制文件内容，如下所示：

with open(fileName, mode='rb') as file: # b is important -> binary
    fileContent = file.read()

然后使用struct.unpack “解压缩”二进制数据：

起始字节： struct.unpack("iiiii", fileContent[:20])

正文：忽略标题字节和尾随字节（= 24）；其余部分构成主体，要知道主体中的字节数除以4，就可以得到整数。将获得的商乘以字符串'i'以为unpack方法创建正确的格式：

struct.unpack("i" * ((len(fileContent) -24) // 4), fileContent[20:-4])

结束字节： struct.unpack("i", fileContent[-4:])

通常，我建议您考虑使用Python的struct模块。这是Python的标准，并且应该很容易将您的问题的说明翻译成适合的格式字符串struct.unpack()。

请注意，如果字段之间/周围存在“不可见”填充，则需要弄清楚该填充并将其包含在unpack()调用中，否则您将读取错误的位。

读取文件内容以进行解压缩很简单：

import struct

data = open("from_fortran.bin", "rb").read()

(eight, N) = struct.unpack("@II", data)

这将解压缩前两个字段，假设它们从文件的开头开始（没有填充或无关的数据），并且还假设本机字节顺序（@符号）。I格式字符串中的s表示“ 32位无符号整数”。

您可以使用numpy.fromfile，它可以从文本文件和二进制文件中读取数据。您首先要使用构造一个数据类型，该数据类型表示您的文件格式，numpy.dtype然后使用来从文件中读取此类型numpy.fromfile。

要将二进制文件读取到bytes对象：

from pathlib import Path
data = Path('/path/to/file').read_bytes()  # Python 3.5+

要从int字节0-3 创建数据：

i = int.from_bytes(data[:4], byteorder='little', signed=False)

要从int数据中解压缩多个：

import struct
ints = struct.unpack('iiii', data[:16])

• pathlib
• int.from_bytes()
• struct

我也发现在读取和写入二进制文件方面缺少Python，因此我编写了一个小模块（适用于Python 3.6+）。

使用binaryfile，您将执行以下操作（我猜是因为我不了解Fortran）：

import binaryfile

def particle_file(f):
    f.array('group_ids')  # Declare group_ids to be an array (so we can use it in a loop)
    f.skip(4)  # Bytes 1-4
    num_particles = f.count('num_particles', 'group_ids', 4)  # Bytes 5-8
    f.int('num_groups', 4)  # Bytes 9-12
    f.skip(8)  # Bytes 13-20
    for i in range(num_particles):
        f.struct('group_ids', '>f')  # 4 bytes x num_particles
    f.skip(4)

with open('myfile.bin', 'rb') as fh:
    result = binaryfile.read(fh, particle_file)
print(result)

产生如下输出：

{
    'group_ids': [(1.0,), (0.0,), (2.0,), (0.0,), (1.0,)],
    '__skipped': [b'\x00\x00\x00\x08', b'\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00\x14', b'\x00\x00\x00\x14'],
    'num_particles': 5,
    'num_groups': 3
}

我使用skip（）跳过了Fortran添加的其他数据，但是您可能想添加一个实用程序来正确处理Fortran记录。如果您这样做，将欢迎提出请求。

import pickle
f=open("filename.dat","rb")
try:
    while True:
        x=pickle.load(f)
        print x
except EOFError:
    pass
f.close()