用bytearray采集数据
当每个频道的数据类型不同时，就不能采用上节所介绍的方法了。这时我们可以使用bytearray收集数据。bytearray是字节数组，因此我们首先需要通过struct模块将Python的数值转换成其字节表示形式。如果数据来自二进制文件或者硬件，那么我们得到得已经是字节数据，这个步骤可以省略。下面是使用bytearray进行数据采集的例子：
buf = bytearray()
for i in range(100):
buf.extend(struct.pack("=hdd", i, math.sin(i*0.1), math.cos(i*0.1))) ❶
dtype = np.dtype({"names":["id","sin","cos"], "formats":["h", "d", "d"]}) ❷
data = np.frombuffer(buf, dtype=dtype) ❸
print data
❶采集三个频道的数据，其中频道1是短整型整数，其类型符号为”h”，频道2和3为双精度浮点数，其类型符号为”d”。类型格式字符串中的”=”表示输出得字节数据不进行内存对齐。即一条数据的字节数为2+8+8=16，如果没有”=”，那么一条数据的字节数则为8+8+8=24。
❷定义一个dtype对象表示一条数据的结构，dtype对象缺省不进行内存对齐，如果采集数据用的bytearray中的数据是内存对齐的话，只需要设置dtype()的align参数为True即可。
❸最后通过()将bytearray转换为NumPy的结构数组。然后我们就可以通过data[“id”]、data[“sin”]和data[“cos”]访问三个频道的数据了。
()还可以从字符串创建数组，数组也和字符串共享数据内存，但由于字符串是不可变对象，因此所创建的数组是只读的。如果不需要修改数据，这种方法比()更快、更节省内存。