1. 官网解析

首先是官网对于 pack 、 unpack 、calcsize以及Format Strings的描述

1.1 pack、unpack、calcsize

struct.pack返回一个bytes对象，其中包含根据格式字符串format打包的值v1, v2，…。参数必须与格式所要求的值完全匹配。

struct.unpack根据格式字符串format从缓冲区buffer(假设由pack(format，…)打包)中解包。返回一个元组，即使它只包含一个元素。缓冲区的字节大小必须与格式所需的大小匹配，如calcsize()所反映的那样。

struct.calcsize返回与格式字符串format对应的结构体(以及由pack(format，…)生成的bytes对象)的大小。

1.2 Format Strings

这一段在官方的描述中很详细，同时也很长，这里我只放几个重要的地方，剩下的可以自行去官网查阅

格式字符串描述打包和拆包数据时的数据布局。它们由格式字符组成，格式字符指定打包/解包的数据类型。此外，特殊字符控制字节顺序、大小和对齐方式。每个格式字符串由一个可选的前缀字符(描述数据的总体属性)和一个或多个格式字符(描述实际数据值和填充)组成。

1.2.1 字节顺序、大小和对齐方式

默认情况下，C 语言的类型以机器的本机格式和字节顺序表示，并在必要时通过填充字节来正确对齐(根据 C 语言编译器使用的规则)。选择这种行为是为了使打包结构体的字节与相应的 C 语言的结构体的内存布局完全对应。是使用本机字节排序和填充还是标准格式取决于应用程序。格式字符串的第一个字符可以用来指示字节顺序、大小和打包数据的对齐方式，如下表所示:

1.2.2 格式字符

格式字符有以下含义：给定 C 和 Python 值的类型，它们之间的转换应该是显而易见的。Standard size列是指使用Standard size时，以字节为单位的打包值的大小;也就是说，当格式字符串以<，>，!或=开头的时候（详情见上面一个表格的Size列）。当使用native size时，打包值的大小取决于平台。

2. pack 解析

pack会把给定的数据按照format string的方式去打包我们来看看例子

例子1

from struct import *
print(pack(">bhl", 1, 2, 3))

这里format string为>bhl，其中>代表采用大端（高位字节在前）的方式打包， b、h、l分别代表采用 signed char、short、long（对于C语言）的数据类型来分别打包1、2、3，他们分别占用 1 字节、2 字节和 4 字节，下图是运行的结果。b 开头表示是字节类型，输出的结果和我们分析的结果一致

例子2

from struct import *
print(pack("<2hl", 1, 2, 3))

这里format string为><3h，其中<代表采用小端（低位字节在前）的方式打包， 2h代表前面2个数据采用 signed char类型、进一步的，我们可以使用x+格式字符来表示，后续x个字符都用此格式字符来打包。下图是运行的结果。b 开头表示是字节类型，输出的结果和我们分析的结果一致。

例子3

注意下面代码的运行结果

from struct import *
print(pack("@3c", b'1', b'2', b'3'))
print(pack("@1s", b'123'))
print(pack("@2s", b'123'))
print(pack("@3s", b'123'))

这一段代码主要是format string的不同导致了打包的结果和入参不同，其中c是以char类型去打包，3c是代表后续的 3 个参数全部按照char去打包，而s是以char[]类型去打包，而s前面的数字则是代表打包多少位

3. unpack解析

unpack 可以理解为是 pack 的逆向，直接看例子

例子1

from struct import *
print(unpack(">bhl",pack(">bhl", 1, 2, 3)))

将上面第一个例子的输出作为unpack的参数输入，然后按照和打包一样的format string去进行解包我们可以得到如下的结果，与我们的输入是一致的。

当然，在很多场景下并不是像这样自己打包数据然后再自己解包，而是需要按照一定的协议去解来自其他地方的字节流，于是可以这样写，在data中换成需要解包的数据，然后根据包的协议（字节顺序、大小和对齐方式）来编写解包的format string

from struct import *
data = b'\x01\x00\x02\x00\x00\x00\x03'
print(unpack('>bhl', data))