公认的答案没有涉及负数，我将会讲到。 除了上面的答案，你也可以只使用bin和十六进制函数。在相反的方向上，使用二进制符号:

>>> bin(37)
'0b100101'
>>> 0b100101
37

但是对于负数，事情就变得有点复杂了。这个问题没有具体说明你想如何处理负数。

Python只是添加了一个负号，所以-37的结果是这样的:

>>> bin(-37)
'-0b100101'

在计算机/硬件二进制数据中，不存在负号。我们只有1和0。因此，如果您正在读取或生成由其他软件/硬件处理的二进制数据流，您首先需要知道正在使用的符号。

一种表示法是符号幅度表示法，其中第一位表示负号，其余为实际值。在这种情况下，-37将是0b1100101, 37将是0b0100101。这看起来像python生成的结果，但只是在正数/负数前面添加了0或1。

更常见的是Two的补码表示法，它看起来更复杂，结果与python的字符串格式有很大不同。您可以在链接中阅读详细信息，但是使用8位有符号整数-37将是0b11011011, 37将是0b00100101。

Python没有简单的方法来生成这些二进制表示。你可以使用numpy将Two的补码二进制值转换为python整数:

>>> import numpy as np
>>> np.int8(0b11011011)
-37
>>> np.uint8(0b11011011)
219
>>> np.uint8(0b00100101)
37
>>> np.int8(0b00100101)
37

但我不知道一个简单的方法来做相反的内置函数。位串包可以提供帮助。

>>> from bitstring import BitArray
>>> arr = BitArray(int=-37, length=8)
>>> arr.uint
219
>>> arr.int
-37
>>> arr.bin
'11011011'
>>> BitArray(bin='11011011').int
-37
>>> BitArray(bin='11011011').uint
219

使用lambda的一行代码:

>>> binary = lambda n: '' if n==0 else binary(n/2) + str(n%2)

测试:

>>> binary(5)
'101'

编辑:

但是接下来:(

t1 = time()
for i in range(1000000):
     binary(i)
t2 = time()
print(t2 - t1)
# 6.57236599922

在比较中

t1 = time()
for i in range(1000000):
    '{0:b}'.format(i)
t2 = time()
print(t2 - t1)
# 0.68017411232

如果你愿意放弃“纯”Python，但获得大量火力，这里有Sage -示例:

sage: a = 15
sage: a.binary()
'1111'

您将注意到它以字符串形式返回，因此要将它用作数字，您需要执行如下操作

sage: eval('0b'+b)
15

这是我的答案，它工作得很好…!

def binary(value) :
    binary_value = ''
    while value !=1  :
        binary_value += str(value%2)
        value = value//2
    return '1'+binary_value[::-1]

这是另一种算法的解决方案，使用位运算符。

def int2bin(val):
    res=''
    while val>0:
        res += str(val&1)
        val=val>>1     # val=val/2 
    return res[::-1]   # reverse the string

不反转字符串的更快版本。

def int2bin(val):
   res=''
   while val>0:
       res = chr((val&1) + 0x30) + res
       val=val>>1    
   return res 

使用numpy pack/unpackbits，它们是你最好的朋友。

Examples
--------
>>> a = np.array([[2], [7], [23]], dtype=np.uint8)
>>> a
array([[ 2],
       [ 7],
       [23]], dtype=uint8)
>>> b = np.unpackbits(a, axis=1)
>>> b
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1]], dtype=uint8)