計算機硬體有兩種儲存資料的方式：大端位元組序（big endian）和小端位元組序（little endian）。
舉例來說，數值0x2211使用兩個位元組儲存：高位位元組是0x22，低位位元組是0x11。
大端位元組序：高位位元組在前，低位位元組在後，這是人類讀寫數值的方法。
小端位元組序：低位位元組在前，高位位元組在後，即以0x1122形式儲存。
同理，0x1234567的大端位元組序和小端位元組序的寫法如下圖。
我一直不理解，為什麼要有位元組序，每次讀寫都要區分，多麻煩！統一使用大端位元組序，不是更方便嗎？
上週，我讀到了一篇文章，解答了所有的疑問。而且，我發現原來的理解是錯的，位元組序其實很簡單。
首先，為什麼會有小端位元組序？
答案是，計算機電路先處理低位位元組，效率比較高，因為計算都是從低位開始的。所以，計算機的內部處理都是小端位元組序。
但是，人類還是習慣讀寫大端位元組序。所以，除了計算機的內部處理，其他的場合幾乎都是大端位元組序，比如網路傳輸和檔案儲存。
計算機處理位元組序的時候，不知道什麼是高位位元組，什麼是低位位元組。它只知道按順序讀取位元組，先讀第乙個位元組，再讀第二個位元組。
如果是大端位元組序，先讀到的就是高位位元組，後讀到的就是低位位元組。小端位元組序正好相反。
理解這一點，才能理解計算機如何處理位元組序。
位元組序的處理，就是一句話：
「只有讀取的時候，才必須區分位元組序，其他情況都不用考慮。」
處理器讀取外部資料的時候，必須知道資料的位元組序，將其轉成正確的值。然後，就正常使用這個值，完全不用再考慮位元組序。
即使是向外部裝置寫入資料，也不用考慮位元組序，正常寫入乙個值即可。外部裝置會自己處理位元組序的問題。
舉例來說，處理器讀入乙個16位整數。如果是大端位元組序，就按下面的方式轉成值。
x = buf[offset] * 256 + buf[offset+1];
上面**中，buf是整個資料塊在記憶體中的起始位址，offset是當前正在讀取的位置。第乙個位元組乘以256，再加上第二個位元組，就是大端位元組序的值，這個式子可以用邏輯運算子改寫。
x = buf[offset]<<8 | buf[offset+1];
上面**中，第乙個位元組左移8位（即後面添8個0），然後再與第二個位元組進行或運算。
如果是小端位元組序，用下面的公式轉成值。
x = buf[offset+1] * 256 + buf[offset];
32位整數的求值公式也是一樣的。
理解位元組序
日期 2016年11月22日 1.計算機硬體有兩種儲存資料的方式 大端位元組序 big endian 和小端位元組序 little endian 舉例來說，數值0x2211使用兩個位元組儲存 高位位元組是0x22，低位位元組是0x11。同理，0x1234567的大端位元組序和小端位元組序的寫法如下圖...
理解位元組序
在學習python測試指令碼的時候，碰到乙個struct.pack fmt,v1,v2,是關於位元組序轉換的，順便了解了一下位元組序。首先介紹一下 struct.pack struct.apck用於將python的值根據格式符，轉換為字串 因為python中沒有位元組 byte 型別，這裡的字串可理...
理解位元組序
1.計算機硬體有兩種儲存資料的方式 大端位元組序 big endian 和小端位元組序 little endian 舉例來說，數值0x2211使用兩個位元組儲存 高位位元組是0x22，低位位元組是0x11。同理，0x1234567的大端位元組序和小端位元組序的寫法如下圖。2.我一直不理解，為什麼要有...