Comments on: Lire un format binaire en Python avec struct

By: Sam

Sam — Fri, 23 Mar 2018 10:06:00 +0000

cffi doit pouvoir faire ça.

By: bizulk

bizulk — Wed, 21 Mar 2018 16:25:01 +0000

Salut !

Merci pour ce petit tuto et merci aussi @YCL1 pour le commentaire.

Je préfère ctypes pour l’aspect “déclaratif” de la donnée.

Cela dit j’aimerais bien un outil qui génère la déclaration de la classe(ASN1 si j’ai bien compris) à partir de l’entête du fichier C pour une structure donnée.

Je pourrai bien partir de pycparser ou pyparsing mais j’ai l’impression de prendre un sentier déjà battu…

By: Romain

Romain — Thu, 02 Jul 2015 07:14:40 +0000

Effectivement, ça peut faire le taf… si on ajoute https://pypi.python.org/pypi/asn1ate/0.5 avec parce que se taper une grammaire asn.1 à la main n’est pas un sort enviable !

J’y penserai la prochaine fois que je devrai décoder des fichiers TAP :D

By: Sam

Sam — Mon, 29 Jun 2015 18:10:33 +0000

https://pypi.python.org/pypi/pyasn1 :)

By: Romain

Romain — Mon, 29 Jun 2015 15:56:20 +0000

C’est vrai que c’est un module assez génial et en même temps c’est dommage que la description du format soit si cryptique (quoique ce ne doit pas tellement pire que des regexes).

À quand un article sur du décodage asn1 en python :-) ?

By: kontre

kontre — Mon, 29 Jun 2015 12:05:37 +0000

@YCL1 Le problème de ctypes c'est qu'il n'y a aucun garde-fou, quand ça merde ça segfault python lui-même (ce qui a peu de chance d'arriver avec des uint, certes). Au moins struct est safe. De plus ton exemple se fait assez facilement avec struct.

By: Sam

Sam — Sat, 27 Jun 2015 06:26:11 +0000

Bien vu. Une des conneries de la PSF est leur volonté de rediriger par défaut sur la doc de la 2.7.

By: cendrieR

cendrieR — Sat, 27 Jun 2015 04:26:15 +0000

Merci pour l’article !

Petite question : le lien vers la doc pointe toujours sur python 2.7. Tu ne voulais pas encourager le passage en python 3 ?

By: YCL1

YCL1 — Fri, 26 Jun 2015 23:26:24 +0000

Argh le commentaire a tout modifié..

http://pastebin.com/G7FjUJLh

By: YCL1

YCL1 — Fri, 26 Jun 2015 23:18:43 +0000

struct est pratique pour convertir rapidement des éléments de même taille, regrouper des blocs pour en calculer le checksum par exemple.

Mais c'est beaucoup moins aisé quand il s'agit d'extraire des éléments de taille variables, de structurer des éléments.

Les structures ctypes sont beaucoup plus efficaces pour décoder/décommuter des paquets binaires.

Une petite démo :


import ctypes
 
class Header_Decoder(ctypes.BigEndianStructure): # {
    _pack_ = 1
    _fields_ = [
        ('protocol_id', ctypes.c_uint8, 8),      # 1 byte:  byte 1,      bits 00-07
        ('segmentation', ctypes.c_uint8, 3),     # 3 bits:  byte 2,      bits 08-10
        ('transaction_type', ctypes.c_uint8, 5), # 5 bits:  byte 2,      bits 11-15
        ('packet_length', ctypes.c_uint32),      # 4 bytes: bytes 3-6,   bits 16-47
        ('checksum', ctypes.c_uint16),           # 2 bytes: bytes 7-8,   bits 48-63
    ]
# } Header_Decoder
 
HEADER_LENGHT_BYTES = ctypes.sizeof(Header_Decoder)
 
packet = b'\xFF\x10\x00\x00\x00\x0C\x00\xE3\x48\x65\x79\x21'
 
header = Header_Decoder.from_buffer_copy(packet[0 : 0 + HEADER_LENGHT_BYTES])
 
print("Protocol ID:", header.protocol_id)
print("Segmentation:", header.segmentation)
print("Transaction type:", header.transaction_type)
print("Checksum:", header.checksum)
print("Data:", packet[HEADER_LENGHT_BYTES : header.packet_length].decode('ascii'))