在使用Python 实现字符向字节数据类型转换的时候，Python没有提供专门处理字节的数据类型，不过Python提供了一个Struct模块提供bytes和其他二进制数据类型的转换

pack（），将任意数据类型转变为bytes数据类型

>>> import struct
>>> struct.pack('>I', 10240099)
b'\x00\x9c@c'

pack的第一个参数是处理指令，’>I’的意思是：

>表示字节顺序是big-endian，也就是网络序，I表示4字节无符号整数。

后面的参数个数要和处理指令一致。如果不一致会报错

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>>> struct.pack('I','2')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
struct.error: required argument is not an integer
>>>

unpack把bytes变成相应的数据类型：

>>> struct.unpack('>IH', b'\xf0\xf0\xf0\xf0\x80\x80')
(4042322160, 32896)

H代表两个字节的无符号整数，

c代表一个字节的字符

所以，尽管Python不适合编写底层操作字节流的代码，但在对性能要求不高的地方，利用struct就方便多了。

小端存储

与数据在存储器中的存放地址有关

小端存储：较低的有效字节存放在较低的存储器地址，较高的有效字节存放在较高的存储器地址

大端存储：较高的有效字节存放在较低的存储器地址，较低的有效字节存放在较高的存储器地址

为什么会有较高的有效字节，和较低的有效字节的区分呢？

这是因为目前的计算机系统中，我们是以字节为单位的，每个地址单元都对应着一个字节，一个字节为8bit，而C语言中除了有8bit的char外，还有16bit的short类型，还用32bit的long类型（不同的编译器还不一样），那么加入我们存放一个长度32bit的整数：

（由于一个地址单元是8bit，需要将这个长度为32bit的数据存放在4个地址单元中）

另外，对于16位或者32位的这些寄存器长度大于8位的处理器，由于寄存器的宽度大于一个内存地址，也面临这一个如何将多个字节安排的问题。