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内存视图
memoryview 对象允许 Python 代码访问一个对象的内部数据，只要该对象支持 缓冲区协议 而无需进行拷贝。
class memoryview(obj)
创建一个引用 obj 的 memoryview。 obj 必须支持缓冲区协议。 支持缓冲区协议的内置对象包括 bytes 和 bytearray。memoryview 具有 元素 的概念，即由原始对象 obj 所处理的基本内存单元。 对于许多简单类型例如 bytes 和 bytearray 来说，一个元素就是一个字节，但是其他的类型例如 array.array 可能有更大的元素。len(view) 与 tolist 的长度相等。 如果 view.ndim = 0，则其长度为 1。 如果 view.ndim = 1，则其长度等于 view 中元素的数量。 对于更高的维度，其长度等于表示 view 的嵌套列表的长度。 itemsize 属性可向你给出单个元素所占的字节数。memoryview 支持通过切片和索引访问其元素。 一维切片的结果将是一个子视图: >>> v = memoryview(b'abcefg') >>> v[1] 98 >>> v[-1] 103 >>> v[1:4] <memory at 0x7f3ddc9f4350> >>> bytes(v[1:4]) b'bce'如果 format 是一个来自于 struct 模块的原生格式说明符，则也支持使用整数或由整数构成的元组进行索引，并返回具有正确类型的单个 元素。 一维内存视图可以使用一个整数或由一个整数构成的元组进行索引。 多维内存视图可以使用由恰好 ndim 个整数构成的元素进行索引，ndim 即其维度。 零维内存视图可以使用空元组进行索引。这里是一个使用非字节格式的例子: >>> import array >>> a = array.array('l', [-11111111, 22222222, -33333333, 44444444]) >>> m = memoryview(a) >>> m[0] -11111111 >>> m[-1] 44444444 >>> m[::2].tolist() [-11111111, -33333333]如果下层对象是可写的，则内存视图支持一维切片赋值。 改变大小则不被允许: >>> data = bytearray(b'abcefg') >>> v = memoryview(data) >>> v.readonly False >>> v[0] = ord(b'z') >>> data bytearray(b'zbcefg') >>> v[1:4] = b'123' >>> data bytearray(b'z123fg') >>> v[2:3] = b'spam' Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ValueError: memoryview assignment: lvalue and rvalue have different structures >>> v[2:6] = b'spam' >>> data bytearray(b'z1spam')由带有格式符号 'B', 'b' 或 'c' 的可哈希（只读）类型构成的一维内存视图同样是可哈希的。 哈希定义为 hash(m) == hash(m.tobytes()): >>> v = memoryview(b'abcefg') >>> hash(v) == hash(b'abcefg') True >>> hash(v[2:4]) == hash(b'ce') True >>> hash(v[::-2]) == hash(b'abcefg'[::-2]) True在 3.3 版更改: 一维内存视图现在可以被切片。 带有格式符号 'B', 'b' 或 'c' 的一维内存视图现在是可哈希的。在 3.4 版更改: 内存视图现在会自动注册为 collections.abc.Sequence在 3.5 版更改: 内存视图现在可使用整数元组进行索引。memoryview 具有以下一些方法：__eq__(exporter)
memoryview 与 PEP 3118 中的导出器这两者如果形状相同，并且如果当使用 struct 语法解读操作数的相应格式代码时所有对应值都相同，则它们就是等价的。 对于 tolist() 当前所支持的 struct 格式字符串子集，如果 v.tolist() == w.tolist() 则 v 和 w 相等: >>> import array >>> a = array.array('I', [1, 2, 3, 4, 5]) >>> b = array.array('d', [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]) >>> c = array.array('b', [5, 3, 1]) >>> x = memoryview(a) >>> y = memoryview(b) >>> x == a == y == b True >>> x.tolist() == a.tolist() == y.tolist() == b.tolist() True >>> z = y[::-2] >>> z == c True >>> z.tolist() == c.tolist() True 如果两边的格式字符串都不被 struct 模块所支持，则两对象比较结果总是不相等（即使格式字符串和缓冲区内容相同）: >>> from ctypes import BigEndianStructure, c_long >>> class BEPoint(BigEndianStructure): ... _fields_ = [("x", c_long), ("y", c_long)] ... >>> point = BEPoint(100, 200) >>> a = memoryview(point) >>> b = memoryview(point) >>> a == point False >>> a == b False 请注意，与浮点数的情况一样，对于内存视图对象来说，v is w 也 并不 意味着 v == w。 在 3.3 版更改: 之前的版本比较原始内存时会忽略条目的格式与逻辑数组结构。tobytes()
将缓冲区中的数据作为字节串返回。 这相当于在内存视图上调用 bytes 构造器。 >>> m = memoryview(b"abc") >>> m.tobytes() b'abc' >>> bytes(m) b'abc' 对于非连续数组，结果等于平面化表示的列表，其中所有元素都转换为字节串。 tobytes() 支持所有格式字符串，不符合 struct 模块语法的那些也包括在内。hex()
返回一个字符串对象，其中分别以两个十六进制数码表示缓冲区里的每个字节。 >>> m = memoryview(b"abc") >>> m.hex() '616263' 3.5 新版功能.tolist()
将缓冲区内的数据以一个元素列表的形式返回。 >>> memoryview(b'abc').tolist() [97, 98, 99] >>> import array >>> a = array.array('d', [1.1, 2.2, 3.3]) >>> m = memoryview(a) >>> m.tolist() [1.1, 2.2, 3.3] 在 3.3 版更改: tolist() 现在支持 struct 模块语法中的所有单字符原生格式以及多维表示形式。release()
释放由内存视图对象所公开的底层缓冲区。 许多对象在被视图所获取时都会采取特殊动作（例如，bytearray 将会暂时禁止调整大小）；因此，调用 release() 可以方便地尽早去除这些限制（并释放任何多余的资源）。 在此方法被调用后，任何对视图的进一步操作将引发 ValueError (release() 本身除外，它可以被多次调用): >>> m = memoryview(b'abc') >>> m.release() >>> m[0] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ValueError: operation forbidden on released memoryview object 使用 with 语句，可以通过上下文管理协议达到类似的效果: >>> >>> with memoryview(b'abc') as m: ... m[0] ... 97 >>> m[0] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ValueError: operation forbidden on released memoryview object 3.2 新版功能.cast(format[, shape])
将内存视图转化为新的格式或形状。 shape 默认为 [byte_length//new_itemsize]，这意味着结果视图将是一维的。 返回值是一个新的内存视图，但缓冲区本身不会被复制。 支持的转化有 1D -> C-contiguous 和 C-contiguous -> 1D。 目标格式仅限于 struct 语法中的单一元素原生格式。 其中一种格式必须为字节格式 ('B', 'b' 或 'c')。 结果的字节长度必须与原始长度相同。 将 1D/long 转换为 1D/unsigned bytes: >>> import array >>> a = array.array('l', [1,2,3]) >>> x = memoryview(a) >>> x.format 'l' >>> x.itemsize 8 >>> len(x) 3 >>> x.nbytes 24 >>> y = x.cast('B') >>> y.format 'B' >>> y.itemsize 1 >>> len(y) 24 >>> y.nbytes 24 将 1D/unsigned bytes 转换为 1D/char: >>> b = bytearray(b'zyz') >>> x = memoryview(b) >>> x[0] = b'a' Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ValueError: memoryview: invalid value for format "B" >>> y = x.cast('c') >>> y[0] = b'a' >>> b bytearray(b'ayz') 将 1D/bytes 转换为 3D/ints 再转换为 1D/signed char: >>> >>> import struct >>> buf = struct.pack("i"*12, *list(range(12))) >>> x = memoryview(buf) >>> y = x.cast('i', shape=[2,2,3]) >>> y.tolist() [[[0, 1, 2], [3, 4, 5]], [[6, 7, 8], [9, 10, 11]]] >>> y.format 'i' >>> y.itemsize 4 >>> len(y) 2 >>> y.nbytes 48 >>> z = y.cast('b') >>> z.format 'b' >>> z.itemsize 1 >>> len(z) 48 >>> z.nbytes 48 将 1D/unsigned char 转换为 2D/unsigned long: >>> buf = struct.pack("L"*6, *list(range(6))) >>> x = memoryview(buf) >>> y = x.cast('L', shape=[2,3]) >>> len(y) 2 >>> y.nbytes 48 >>> y.tolist() [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] 3.3 新版功能. 在 3.5 版更改: 当转换为字节视图时，源格式将不再受限。 还存在一些可用的只读属性：### obj 内存视图的下层对象: >>> >>> b = bytearray(b'xyz') >>> m = memoryview(b) >>> m.obj is b True 3.3 新版功能. ### nbytes nbytes == product(shape) * itemsize == len(m.tobytes())。 这是数组在连续表示时将会占用的空间总字节数。 它不一定等于 len(m): >>> import array >>> a = array.array('i', [1,2,3,4,5]) >>> m = memoryview(a) >>> len(m) 5 >>> m.nbytes 20 >>> y = m[::2] >>> len(y) 3 >>> y.nbytes 12 >>> len(y.tobytes()) 12 多维数组: >>> import struct >>> buf = struct.pack("d"*12, *[1.5*x for x in range(12)]) >>> x = memoryview(buf) >>> y = x.cast('d', shape=[3,4]) >>> y.tolist() [[0.0, 1.5, 3.0, 4.5], [6.0, 7.5, 9.0, 10.5], [12.0, 13.5, 15.0, 16.5]] >>> len(y) 3 >>> y.nbytes 96 3.3 新版功能.### readonly 一个表明内存是否只读的布尔值。### format 一个字符串，包含视图中每个元素的格式（表示为 struct 模块样式）。 内存视图可以从具有任意格式字符串的导出器创建，但某些方法 (例如 tolist()) 仅限于原生的单元素格式。 在 3.3 版更改: 格式 'B' 现在会按照 struct 模块语法来处理。 这意味着 memoryview(b'abc')[0] == b'abc'[0] == 97。### itemsize memoryview 中每个元素以字节表示的大小: >>> import array, struct >>> m = memoryview(array.array('H', [32000, 32001, 32002])) >>> m.itemsize 2 >>> m[0] 32000 >>> struct.calcsize('H') == m.itemsize True### ndim 一个整数，表示内存所代表的多维数组具有多少个维度。 ### shape 一个整数元组，通过 ndim 的长度值给出内存所代表的 N 维数组的形状。 在 3.3 版更改: 当 ndim = 0 时值为空元组而不再为 None。### strides 一个整数元组，通过 ndim 的长度给出以字节表示的大小，以便访问数组中每个维度上的每个元素。 在 3.3 版更改: 当 ndim = 0 时值为空元组而不再为 None。### suboffsets 供 PIL 风格的数组内部使用。 该值仅作为参考信息。### c_contiguous 一个表明内存是否为 C-contiguous 的布尔值。 3.3 新版功能.### f_contiguous 一个表明内存是否为 Fortran contiguous 的布尔值。 3.3 新版功能.### contiguous 一个表明内存是否为 contiguous 的布尔值。 3.3 新版功能.>上一篇文章：[Python标准库---13、内置类型：二进制序列类型 ( bytes, bytearray)][1]>下一篇文章：