生物都是由细胞构成的，但在我们普通人眼中，并不会将鸡、鸭、狗、鸟这些动物当作细胞看待，因为对待事物的角度决定了我们更关心生物的外在形状和行为，而不是它的组织构成。

从计算机底层实现来说，所有的数据都是二进制字节序列。但为了更好地表达某个逻辑，计算机科学家们将数据抽象成不同的类型，犹如细胞和动物的关系。在编程语言中，对于字节序列，我们更关心的是它的存储和传输方式；而面向对象时，则着重于它的抽象属性。尽管两面一体，但从不混为一谈。

同为不可变序列类型，bytes 与 str 有着非常相似的操作方式。其同样支持加法、乘法等运算符。

>>> a = b"abc"

>>> b = a + b"def"

>>> b

b'abcdef'

>>> b.startswith(b"a")

True

>>> b.upper()

b'ABCDEF'

>>> b"abc" * 2

b'abcabc'

相比于 bytes 类型的一次性分配内存，bytearry 可按需扩张，更适合作为可读写缓冲区使用。如有必要，还可为其提前分配足够的内存，避免中途扩张造成的额外消耗。

>>> b = bytearray(b"abc")

>>> len(b)

3

>>> id(b)

4473445824

>>> b.append(ord("d"))

>>> b.extend(b"e")

>>> id(b)

4473445824

内存视图

当我们要引用字节数据的某个片段的时候，需要考虑到：是否会有数据复制行为？是否能同步修改？

>>> a = bytearray([0x10, 0x11, 0x12, 0x13, 0x14, 0x15, 0x16])

>>> x = a[2:5] # 引用片段

>>> x

bytearray(b'\x12\x13\x14')

>>> a[3] = 0xEE # 修改原数据

>>> a

bytearray(b'\x10\x11\x12\xee\x14\x15\x16')

>>> x # 并未同步修改，可以看出仅仅只是数据复制

bytearray(b'\x12\x13\x14')

为什么需要引用某个片段，而不是整个对象呢？

以自定义网络协议为例，通常由标准头和数据体两部分组成。如要验证数据是否被修改，总不能将整个包作为参数交给验证函数吧。因为如果将整个包传给函数，这势必要求该函数了解协议包的结构，这显然是不合理的设计，而复制数据体又可能导致重大性能开销，同样得不偿失。

在 Python 中没有指针的概念，外加内存安全模型的限制，要做到这一点并不容易。此时，可以借助一种名为内存视图(Memory View)的方式来访问底层内存数据。

内存视图要求目标对象支持缓冲协议(Buffer Protocol)，内存视图直接引用目标内存，没有额外的复制行为，因此，可读取最新的数据，在目标对象允许的情况下，还可以执行写操作。

>>> a = bytearray([0x10, 0x11, 0x12, 0x13, 0x14, 0x15, 0x16])

>>> v = memoryview(a) # 完整的视图

>>> x = v[2:5] # 视图片段

>>> x.hex()

'121314'

>>> a[3] = 0xee # 对原数据进行修改，可通过视图观察到

>>> a

bytearray(b'\x10\x11\x12\xee\x14\x15\x16')

>>> x.hex()

'12ee14'

>>> x[1] = 0x13 # 因为引用了相同的内存区域，可通过视图修改原数据

>>> a

bytearray(b'\x10\x11\x12\x13\x14\x15\x16')

当然，能够通过视图修改原数据，还必须得看原对象是否允许。

>>> a = b"\x10\x11" # bytes 是不可变类型

>>> v = memoryview(a)

>>> v[1] = 0xEE

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

TypeError: cannot modify read-only memory

如果要复制视图数据，可调用 tobytes、tolist 方法，复制后的数据与原对象无关，同样不会影响视图本身。

>>> a = bytearray([0x10, 0x11, 0x12, 0x13, 0x14, 0x15, 0x16])

>>> v = memoryview(a)

>>> x = v[2:5]

>>> b = x.tobytes() # 复制并返回视图数据

>>> b

b'\x12\x13\x14'

>>> a[3] = 0xEE # 对原数据进行修改

>>> a

bytearray(b'\x10\x11\x12\xee\x14\x15\x16')

>>> b # 不影响复制数据

b'\x12\x13\x14'

除了上述这些，内存视图还为我们提供了一种内存管理手段，比如：通过 bytearray 预申请很大的一块内存，随后以视图方式将不同片段交给不同的逻辑使用。因为逻辑不能跨界访问，故此可以实现简易的内存分配器模式。对于 Python 这种限制较多的语言，合理使用视图可在不同使用 ctypes 等复制扩展的前提下，改善算法类型。

可使用 memoryview.cast、struct.unpack 将字节数组转换为目标类型。

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