回答一个稍微不同的问题:

你有一个原始的unicode序列被保存到一个str变量中:

s_str: str = "\x00\x01\x00\xc0\x01\x00\x00\x00\x04"

您需要能够获得该unicode的字节字面值(用于struct.unpack()等)。

s_bytes: bytes = b'\x00\x01\x00\xc0\x01\x00\x00\x00\x04'

解决方案:

s_new: bytes = bytes(s, encoding="raw_unicode_escape")

参考(向上滚动查看标准编码):

Python特定编码

如果你查看文档中的字节，它会指向bytearray:

Bytearray ([source[， encoding[， errors]]]) 返回一个新的字节数组。bytearray类型是一个范围为0 <= x < 256的可变整数序列。它具有可变序列的大多数常用方法，描述在可变序列类型中，以及字节类型具有的大多数方法，参见字节和字节数组方法。 可选的source参数可以用几种不同的方式初始化数组: 如果它是一个字符串，你还必须给出编码(和可选的错误)参数;Bytearray()然后使用str.encode()将字符串转换为字节。 如果它是一个整数，数组将具有该大小，并将初始化为空字节。 如果它是符合缓冲区接口的对象，则将使用该对象的只读缓冲区来初始化bytes数组。 如果它是一个可迭代对象，它必须是一个范围为0 <= x < 256的整数的可迭代对象，这些整数被用作数组的初始内容。 如果没有参数，则创建一个大小为0的数组。

字节可以做的远不止编码字符串。python允许你使用任何类型的源形参调用构造函数。

对于编码字符串，我认为some_string.encode(encoding)比使用构造函数更python化，因为它是最自我的记录——“获取此字符串并使用此编码对其进行编码”比bytes(some_string, encoding)更清楚——在使用构造函数时没有显式的谓词。

我检查了Python源代码。如果你使用CPython将unicode字符串传递给bytes，它会调用PyUnicode_AsEncodedString，这是encode;如果你自己调用encode，你就跳过了一层间接。

此外，参见Serdalis的注释——unicode_string.encode(encoding)也更符合python，因为它的逆是byte_string.decode(encoding)，而且对称性很好。

回答一个稍微不同的问题:

你有一个原始的unicode序列被保存到一个str变量中:

s_str: str = "\x00\x01\x00\xc0\x01\x00\x00\x00\x04"

您需要能够获得该unicode的字节字面值(用于struct.unpack()等)。

s_bytes: bytes = b'\x00\x01\x00\xc0\x01\x00\x00\x00\x04'

解决方案:

s_new: bytes = bytes(s, encoding="raw_unicode_escape")

参考(向上滚动查看标准编码):

Python特定编码

这比想象的要简单:

my_str = "hello world"
my_str_as_bytes = str.encode(my_str)
print(type(my_str_as_bytes)) # ensure it is byte representation
my_decoded_str = my_str_as_bytes.decode()
print(type(my_decoded_str)) # ensure it is string representation

可以通过打印类型进行验证。参考下面的输出。

<class 'bytes'>
<class 'str'>

绝对最好的方法不是第二条，而是第三条。自Python 3.0以来，第一个默认编码为'utf-8'的参数。因此，最好的办法是

b = mystring.encode()

这也会更快，因为在C代码中默认参数的结果不是字符串“utf-8”，而是NULL，这检查起来要快得多!

以下是一些时间安排:

In [1]: %timeit -r 10 'abc'.encode('utf-8')
The slowest run took 38.07 times longer than the fastest. 
This could mean that an intermediate result is being cached.
10000000 loops, best of 10: 183 ns per loop

In [2]: %timeit -r 10 'abc'.encode()
The slowest run took 27.34 times longer than the fastest. 
This could mean that an intermediate result is being cached.
10000000 loops, best of 10: 137 ns per loop

尽管有警告，但在重复运行后，时间非常稳定——偏差只有2%左右。

使用不带参数的encode()不兼容Python 2，因为在Python 2中，默认字符编码是ASCII。

>>> 'äöä'.encode()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xc3 in position 0: ordinal not in range(128)

Python 3的'memoryview'方式怎么样?

Memoryview是字节/bytearray和struct模块的一种大杂烩，有几个好处。

不仅限于文本和字节，处理16位和32位的单词 处理字节序 为链接的C/ c++函数和数据提供一个开销非常低的接口

最简单的例子，一个字节数组:

memoryview(b"some bytes").tolist()

[115, 111, 109, 101, 32, 98, 121, 116, 101, 115]

或用于unicode字符串(转换为字节数组)

memoryview(bytes("\u0075\u006e\u0069\u0063\u006f\u0064\u0065\u0020", "UTF-16")).tolist()

[255, 254, 117, 0, 110, 0, 105, 0, 99, 0, 111, 0, 100, 0, 101, 0, 32, 0]

#Another way to do the same
memoryview("\u0075\u006e\u0069\u0063\u006f\u0064\u0065\u0020".encode("UTF-16")).tolist()

[255, 254, 117, 0, 110, 0, 105, 0, 99, 0, 111, 0, 100, 0, 101, 0, 32, 0]

也许您需要的是文字而不是字节?

memoryview(bytes("\u0075\u006e\u0069\u0063\u006f\u0064\u0065\u0020", "UTF-16")).cast("H").tolist()

[65279, 117, 110, 105, 99, 111, 100, 101, 32]

memoryview(b"some  more  data").cast("L").tolist()

[1701670771, 1869422624, 538994034, 1635017060]

提醒一句。对于多个字节的数据，要小心对字节顺序的多重解释:

txt = "\u0075\u006e\u0069\u0063\u006f\u0064\u0065\u0020"
for order in ("", "BE", "LE"):
    mv = memoryview(bytes(txt, f"UTF-16{order}"))
    print(mv.cast("H").tolist())

[65279, 117, 110, 105, 99, 111, 100, 101, 32]
[29952, 28160, 26880, 25344, 28416, 25600, 25856, 8192]
[117, 110, 105, 99, 111, 100, 101, 32]

不确定这是故意的还是一个bug，但它抓住了我!!

示例使用UTF-16，完整的编解码器列表请参见Python 3.10中的编解码器注册表