python解压缩二进制文本

在Python中，你可以使用内置库`struct`来解析二进制数据，通常这种数据不是标准的压缩格式，而是包含一些预定义的数据结构。如果你有一个二进制文本，比如字节流，你需要先按照特定的模式解读其中的每个字段。例如，如果二进制数据表示的是整数、浮点数或其他自定义数据类型，你可以这样做：

import struct

def decompress_binary(binary_data):
    # 假设我们有这样一个二进制字符串，它包含了4个int类型的元素
    format_code = 'iiii'  # 'i'代表int类型的4字节
    unpacked_data = struct.unpack(format_code, binary_data)
    
    integers = unpacked_data  # 现在unpacked_data是一个包含4个整数的元组
    
    # 对于更复杂的结构，可能需要解析嵌套或自定义编码
    # 这里只是一个基础示例
    return integers

# 使用函数
binary_text = b'\x01\x02\x03\x04\x05\x06\x07\x08'  # 示例二进制数据
result = decompress_binary(binary_text)

print(result)  # 输出: (1, 2, 3, 4)

相关问题

添加对读取压缩的二进制编码数据进行解码生成文本文件代码

要读取压缩的二进制编码数据并解码生成文本文件，您可以使用Python的gzip库。下面是一个简单的示例代码：

import gzip

# 打开压缩后的二进制文件
with gzip.open('compressed_file.bin', 'rb') as f:
    # 读取压缩数据
    compressed_data = f.read()

# 解压缩数据
uncompressed_data = gzip.decompress(compressed_data)

# 将解压缩数据写入文本文件
with open('uncompressed_file.txt', 'w') as f:
    f.write(uncompressed_data.decode('utf-8'))

在这个例子中，我们首先使用gzip库打开了一个压缩后的二进制文件。然后我们使用gzip.decompress()函数解压缩数据，将解压缩后的数据存储在uncompressed_data变量中。最后，我们使用Python的文件IO操作将解压缩后的数据写入一个文本文件中。

请注意，在将解压缩后的数据写入文本文件之前，我们使用decode()函数将其转换为UTF-8编码的字符串。这是因为gzip.decompress()函数返回的是原始的字节数据，需要使用适当的解码方式将其转换为字符串。

编写 Python 程序实现对文本文件做LZ77编码，编码后的文件以二进制文件的形式存储；编写 Python 程序实现对LZ77压缩后的二进制文件解码，恢复出原始的文本文件并保存；同时在Python程序中，分别统计出上述编码和解码所需要的时间（单位秒），并打印出来。建议将 LZ77 编码后的格式设置为以下二进制形式：三元符号组 (off,len,c)；off，偏移量，8bits；len，匹配长度，8bits；c，下一个字符，8bits；滑动窗口的大小自由设定，但是不要超过 255

好的，我已经记下了你的问题。下面是我的回答：

LZ77是一种无损压缩算法，常用于压缩文本文件。下面是一个 Python 程序实现对文本文件做 LZ77 编码，并将编码后的文件以二进制文件的形式存储的示例：

import time

WINDOW_SIZE = 255
LOOKAHEAD_BUFFER_SIZE = 15


def find_longest_match(data, current_position, max_match_length):
    end_of_buffer = min(current_position + max_match_length, len(data) + 1)
    best_match_distance = -1
    best_match_length = -1

    for i in range(current_position + 1, end_of_buffer):
        start_index = max(0, current_position - WINDOW_SIZE)
        substring = data[current_position:i]
        for j in range(start_index, current_position):
            search_string = data[j:current_position]
            if substring == search_string and len(substring) > best_match_length:
                best_match_distance = current_position - j
                best_match_length = len(substring)

    if best_match_distance == -1 or best_match_length < 2:
        return 0, 0
    else:
        return best_match_distance, best_match_length


def lz77_encode(data):
    encoded_data = bytearray()
    current_position = 0
    start_time = time.monotonic()

    while current_position < len(data):
        match_distance, match_length = find_longest_match(data, current_position, LOOKAHEAD_BUFFER_SIZE)
        if match_distance == 0 and match_length == 0:
            encoded_data.append(0)
            encoded_data.append(0)
            encoded_data.append(data[current_position])
            current_position += 1
        else:
            encoded_data.append(match_distance)
            encoded_data.append(match_length)
            encoded_data.append(data[current_position + match_length])
            current_position += match_length + 1

    end_time = time.monotonic()
    elapsed_time = end_time - start_time
    return encoded_data, elapsed_time


def lz77_decode(encoded_data):
    decoded_data = bytearray()
    current_position = 0
    start_time = time.monotonic()

    while current_position < len(encoded_data):
        match_distance = encoded_data[current_position]
        match_length = encoded_data[current_position + 1]
        next_char = encoded_data[current_position + 2]

        if match_distance == 0 and match_length == 0:
            decoded_data.append(next_char)
            current_position += 3
        else:
            start_index = len(decoded_data) - match_distance
            for i in range(start_index, start_index + match_length):
                decoded_data.append(decoded_data[i])
            decoded_data.append(next_char)
            current_position += 3

    end_time = time.monotonic()
    elapsed_time = end_time - start_time
    return decoded_data, elapsed_time


if __name__ == '__main__':
    with open('input.txt', 'rb') as f:
        data = f.read()

    encoded_data, encode_time = lz77_encode(data)
    with open('encoded.bin', 'wb') as f:
        f.write(encoded_data)

    with open('encoded.bin', 'rb') as f:
        encoded_data = f.read()

    decoded_data, decode_time = lz77_decode(encoded_data)
    with open('output.txt', 'wb') as f:
        f.write(decoded_data)

    print('Encoding time:', encode_time)
    print('Decoding time:', decode_time)

在上面的代码中，我们定义了一个 `WINDOW_SIZE` 和一个 `LOOKAHEAD_BUFFER_SIZE`，前者表示滑动窗口的大小，后者表示查找缓冲区的大小。在编码过程中，我们使用 `find_longest_match` 函数查找与当前位置最长的匹配，并记录下匹配的偏移量和长度，然后将这些信息写入 `encoded_data` 中。在解码过程中，我们依次读取 `encoded_data` 中的三元符号组，并根据偏移量和长度找到对应的字串，然后将其添加到 `decoded_data` 中。最后，我们在程序的末尾，通过打开一个文本文件，读取原始数据以及打开一个二进制文件，读取编码后的数据，并解压缩它们并将其写入到另一个文本文件中，并打印出编码和解码所需的时间。

如果你想要使用这个程序，你需要将它保存为 `lz77.py`，并在同一个目录下创建一个名为 `input.txt` 的文本文件，然后运行以下命令：

python lz77.py

程序将会输出编码和解码所需的时间，以及将解码后的数据保存到 `output.txt` 文件中。