自动实现结构体打印--用python

这篇博客介绍了如何利用Python自动实现结构体的打印功能,避免在对接第三方库时重复编写输出函数。通过一个小巧的test.py程序示例,强调了将这种繁琐任务交给计算机处理的优势。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1)上代码test.py

import os
import sys
import re

# like ./stringstream_output.py ./test
SOURCE_PATH=""
FUNCTION="\tfriend TSCOMMON_EXPORT stringstream& operator<<(stringstream& ss, const "
OUTSTREAM=""
ERRNO=0
EXP_WORDS=re.compile(r'\w+')
results=[]

if (len(sys.argv) < 2):
	ERRNO=1
	exit (ERRNO)

SOURCE_PATH=sys.argv[1]

print "---------------------------"

for root,dirs,files in os.walk(SOURCE_PATH):
	for file in files:
		if (file.find('.new')!=-1):
			continue
		start = False
		NEW_TXT_STRING=""
		FUNCTIOIN_STRING=""
		source_file_name=SOURCE_PATH
		source_file_name+='//'
		source_file_name+=file
		new_file_name = source_file_name + '.new'
		fd = open(source_file_name,"r")
		new_fd = open(new_file_name, "w")
		for line in fd.read
### 使用 Python 读取 Matlab 结构体文件 当面对由 Matlab 创建的 `.mat` 文件时,Python 提供了几种不同的库来处理这些文件中的结构化数据。具体的选择取决于所使用的 Matlab 版本以及存储在文件内的数据复杂度。 #### 方法一:利用 `scipy.io.loadmat` 对于大多数简单的 `.mat` 文件来说,`scipy.io.loadmat()` 是最直接的方式之一。此函数能够加载整个 `.mat` 文件并将其转换成一个 Python 字典对象,在这个字典里键对应于原始的变量名而值则是相应的数组或其他类型的对象[^2]。 ```python import scipy.io as sio data_file = 'example.mat' data_dict = sio.loadmat(data_file) # 打印所有的 key 来了解有哪些可用的数据项 print(list(data_dict.keys())) ``` 这种方法适用于较旧版本(7.2 及之前)创建的 `.mat` 文件,并且可以很好地解析标准矩阵、单元格阵列和简单结构体。然而,如果遇到更复杂的嵌套结构,则可能需要额外的工作来进行遍历访问所需的信息[^4]。 #### 方法二:采用 `h5py` 库应对大型或新格式文件 针对那些使用更高版本保存下来的 HDF5 格式的 `.mat` 文件 (通常为 v7.3),推荐使用专门为此设计的 `h5py` 库。这类文件往往包含更为丰富的元数据和支持更大的单个文件大小限制。下面是一个例子展示如何打开这样一个文件并将其中的内容提取出来: ```python import h5py with h5py.File('complex_data_v7_3.mat', 'r') as f: # 假设我们要获取名为 "dataset_name" 的数据集 dataset_value = list(f['/path/to/dataset_name']) # 对于结构体内成员则需进一步索引 structure_member = [f[element[0]][()] for element in f['structure_field']] ``` 这里的关键在于理解路径表达方式 `/path/to/dataset_name` 和对结构体字段进行迭代访问的方法[^3]。 #### 处理复杂结构体案例 考虑到某些情况下可能会碰到非常深层数量级上的嵌套结构,此时就需要编一些辅助性的递归函数来帮助自动探测每一层的具体构成情况。例如给定一个多维结构体实例 `nclcolormap` ,可以通过如下代码片段实现对其特定子域如 `'BlAqGrYeOrRe'` 的检索: ```python import scipy.io as scio data_file_path = r'nclcolormap.mat' loaded_data = scio.loadmat(data_file_path) color_map_structure = loaded_data['nclcolormap'] specific_color_scheme = color_map_structure['BlAqGrYeOrRe'] print(specific_color_scheme) ``` 上述示例展示了不同场景下选择合适工具的重要性;无论是基础还是高级需求都能找到对应的解决方案。
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