逐字节读取二进制数据并使用python提取数据

Question

我有一个包含以下内容的文件：

 0:   10 51 03 37 7F 43 82 99  45 3F E7 35 3A A8 80 B9   .text ? etc  # text 
10:   3D 3F F4 49 F8 9A 7A 85  03 40 8A C8 46 DE 0A 1A   . -@ =! ETC  # text 
30:   .......................................................
40:   ...........................................10 03

     Repeat next instant 
     10 51 ................................................................
     ............................................ 10 03

这是一条消息，其中 10 和 51 表示特定消息的开始，而 10 03 表示消息的结束。 10表示0字节位置，51表示1字节位置并继续。

我的目标是读取 5-8 字节位置十六进制数据并转换为浮点数和 9-16 位置字节以在每个瞬间加倍

到目前为止，我的实现只读取前 31 个十六进制数据。

 import struct

with open("RawData.log",'rb') as fin:
    data1 = ["{:02x}".format(ord(c)) for c in fin.read()]
    data2=''.join(data1)

    #data=pd.DataFrame({'test':data1})
    header = "51"
    tail   = "03"


   # header_index = data2.index(header)
    header_index=[i for i, s in enumerate(data1) if header in s]
    footer_index = [i for i, s in enumerate(data1) if tail  in s]
    if header_index >= 0 and footer_index >= header_index:
       body = data2[10:18]
       print struct.unpack('!f',body.decode('hex'))[0]

       #261.197418213 only 1 output not iterating for whole file. Similarly how to extract 9 to 16 byte position data to double for entire file.

如何读取整个文件并在每次找到消息头时仅从十六进制数据中提取这两个字段（10 和 51）

Answer 1

这是一种提取分隔符之间的数据并从文件中每条消息的前 12 个位置解压缩浮点数和双精度数的简单方法：

with open('RawData.log', 'rb') as f:  # read data in binary format
    bs = f.read()
prev = None
start = None
end = None
for i, b in enumerate(bs):
    if prev == b'\x10' and b == b'\x51':
        # match beginning of message
        start = i + 1 
    if prev == b'\x10' and b == b'\x03':
        # match end of message
        end = i - 1 
    if start and end:
        data = bs[start:end]
        fmt = '!fd'   # unpack a float and double, big-endian
        flt, dble = struct.unpack(fmt, data[:12])
        print flt, dble
        # reset delimiter positions
        start = None
        end = None
    prev = b