在Python中，有许多有助于处理二进制数据的函数和工具。其中一个函数是frombuffer()函数。
一、frombuffer函数
在Python中，使用frombuffer()函数可以从对象中创建一个数组。此时，对象应该是一个字符串，一个字节数组，或一个可读的缓冲区。下面是一个示例:
import numpy as np #创建一个字符串s s = b'abcdefg' #使用frombuffer()函数创建一个numpy数组 arr = np.frombuffer(s, dtype='S1') print(arr)
从上面的代码，可以看出调用frombuffer()函数时，需要传入两个参数：缓冲区对象以及数据类型。在上面的示例中，我们传入了字符串s作为缓冲区对象以及数据类型为S1。此外，我们还使用了numpy库来创建numpy数组，方便后续的处理。
二、frombuffer是什么意思
从字面意思来看，frombuffer()函数可以翻译为“从缓冲区中创建”。在Python中，缓冲区可以是字符串，字节数组，或可读的缓冲区。因此，可以使用frombuffer()函数从这些对象中创建数组。
三、frombuffer中buffer
frombuffer()函数中的buffer参数指的是缓冲区对象。缓冲区对象可以是一个字符串，一个字节数组，或一个可读的缓冲区。当传入一个字符串时，frombuffer()函数会将字符串解析成一个数组；当传入字节数组时，frombuffer()函数会使用数组的内容来创建一个新的数组；当传入一个可读的缓冲区时，frombuffer()函数会使用缓冲区中的数据来创建一个新的数组。
四、frombuffer和fromstring
在Python中，还有一个函数叫做fromstring()。fromstring()函数的作用与frombuffer()函数类似，它也可以从字符串中创建一个数组。不同的是，fromstring()函数可以直接接受字符串作为参数，而无需先将其转换为字节数组。下面是一个示例:
import numpy as np #创建一个字符串s s = '1,2,3,4,5' #使用fromstring()函数创建一个numpy数组 arr = np.fromstring(s, dtype=int, sep=',') print(arr)
从上面的代码，可以看出使用fromstring()函数的Syntax与frombuffer()函数基本相同。区别在于传入的参数不同。使用fromstring()函数时只需要传入一个字符串就可以了，并且可以通过可选的sep参数指定分隔符。
五、frombuffer返回值能当列表吗
当使用frombuffer()函数创建一个数组时，它会直接返回一个numpy数组。由于numpy数组可以用作列表，因此可以将numpy数组视为列表的一种形式。如果需要将数组转换为列表，则可以使用tolist()函数，例如:
import numpy as np #创建一个字符串s s = b'abcdefg' #使用frombuffer()函数创建一个numpy数组 arr = np.frombuffer(s, dtype='S1') #将数组转换为列表 lst = arr.tolist() print(lst)
总的来说，frombuffer()函数是Python中用于从缓冲区对象中创建数组的一个有用函数。不仅可以创建数组，而且还可以对二进制数据进行处理。因此，如果需要处理二进制数据，那么frombuffer()函数就是一个非常有用的工具。
