前言:
现时姐妹们对“ps2火影忍者疾风传2全人物存档”都比较关心,你们都需要了解一些“ps2火影忍者疾风传2全人物存档”的相关内容。那么小编同时在网络上汇集了一些对于“ps2火影忍者疾风传2全人物存档””的相关文章,希望朋友们能喜欢,同学们一起来了解一下吧!上一篇文章中我们解析了PS2存储卡的文件系统,这次直接实战,编写python代码导出指定的游戏存档。
01 解析SuperBlockSuperBlock结构如下,大小为340字节:
struct SuperBlock { char magic[28]; char version[12]; uint16 page_size; uint16 pages_per_cluster; uint16 pages_per_block; uint16 unknown; // ignore uint32 clusters_per_card; uint32 alloc_offset; uint32 alloc_end; uint32 rootdir_cluster; uint32 backup_block1; // ignore uint32 backup_block2; // ignore uint32 unknown[2]; // ignore uint32 ifc_list[32]; uint32 bad_block_list[32]; // ignore byte card_type; byte card_flags; byte unknown; // ignore byte unknown; // ignore};
使用struct.unpack()解包:
struct.Struct("<28s12sHHH2xLLLL4x4x8x128s128xbbxx").unpack(byte_val)
得到page_size和pages_per_cluster。
02 读取page和cluster根据公式计算page和cluster大小:
self.spare_size = (self.page_size // 128) * 4 # 备用区域字节数self.raw_page_size = self.page_size + self.spare_size # 算上备用区域的page字节数self.cluster_size = self.page_size * self.pages_per_cluster # 簇字节数
读取page和cluster,spare area里的内容是被舍弃掉的:
def read_page(self, n): # n为page编号 offset = self.raw_page_size * n return self.byte_val[offset: offset + self.page_size]def read_cluster(self, n): # n为cluster编号 page_index = n * self.pages_per_cluster byte_buffer = bytearray() for i in range(self.pages_per_cluster): byte_buffer += self.read_page(page_index + i) return bytes(byte_buffer)03 构建FAT矩阵
从上一篇文章知道FAT矩阵的构建方式如下:
添加图片注释,不超过 140 字(可选)
def __build_fat_matrix(self): indirect_fat_matrix = self.__build_matrix(self.ifc_list) # 从ifc_list构建间接FAT indirect_fat_matrix = indirect_fat_matrix.reshape(indirect_fat_matrix.size) # 间接FAT是个一维数组 indirect_fat_matrix = [x for x in indirect_fat_matrix if x != Fat.UNALLOCATED] # 排除掉0xFFFFFFFF这种未分配的 fat_matrix = self.__build_matrix(indirect_fat_matrix) # 从间接FAT构建直接FAT return fat_matrixdef __build_matrix(self, cluster_list): matrix = np.zeros((len(cluster_list), self.fat_per_cluster), np.uint32) # 初始化矩阵 for index, v in enumerate(cluster_list): # 遍历cluster cluster_value = self.read_cluster(v) # 读出每个cluster的256个FAT cluster_value_unpacked = np.frombuffer(cluster_value, np.uint32) for index0, v0 in enumerate(cluster_value_unpacked): matrix[index, index0] = v0 # 给矩阵赋值 return matrixdef get_fat_value(self, n): # 给出簇编号n,找到其对应的FAT的值 value = self.fat_matrix[(n // self.fat_per_cluster) % self.fat_per_cluster, n % self.fat_per_cluster] return value ^ Fat.ALLOCATED_BIT if value & Fat.ALLOCATED_BIT > 0 else value # 最高位为8代表正常使用的簇,其它值代表簇未分配,最高位为8时,取低31位的整形值04 条目数据结构
条目是所有文件和目录的元数据,条目的数据结构如下:
struct Entry { uint16 mode; uint16 unknown; // ignore uint32 length; char created[8]; uint32 cluster; uint32 dir_entry; // ignore char modified[8]; uint32 attr; // ignore char padding[28]; // ignore char name[32]; char padding[416]; // ignore};
使用struct.unpack()解包:
struct.Struct("<H2xL8sL4x8s4x28x32s416x").unpack(byte_val)
每个条目的大小为512字节,条目里最重要的字段是cluster,标识了该条目对应的文件或目录的簇编号。如果本条目是目录,则对应的簇编号是“条目簇”;如果本条目是文件,则对应的簇编号是“文件簇”。另一个重要字段是length,如果本条目是目录,则对应的是目录下的条目数;如果本条目是文件,则对应的是文件的字节数。
05 解析“条目簇”和“数据簇”def read_entry_cluster(self, cluster_offset): # 读取条目,条目是512字节,一个簇可以包含多个条目 cluster_value = self.read_cluster(cluster_offset + self.alloc_offset) return Entry.build(cluster_value)def read_data_cluster(self, entry): # 读取数据,要从第一个簇开始读取到文件结束 byte_buffer = bytearray() chain_start = entry.cluster bytes_read = 0 while chain_start != Fat.CHAIN_END: to_read = min(entry.length - bytes_read, self.cluster_size) byte_buffer += self.read_cluster(chain_start + self.alloc_offset)[:to_read] bytes_read += to_read chain_start = self.get_fat_value(chain_start) return bytes(byte_buffer)def build(byte_val): entry_count = len(byte_val) // Entry.__size entries = [] for i in range(entry_count): entries.append(Entry(byte_val[i * Entry.__size: i * Entry.__size + Entry.__size])) return entries06 读取存储卡中的所有文件
上一篇文章说过,根目录没有条目,它的首个“条目簇”在超级块的rootdir_cluster中,它的“包含条目数”在.这个条目中。
要读取存储卡中的所有文件,第一步是解析根目录下所有条目,再解析条目下所有文件。因此只要循环调用以下方法:
def find_sub_entries(self, parent_entry): chain_start = parent_entry.cluster sub_entries = [] while chain_start != Fat.CHAIN_END: entries = self.read_entry_cluster(chain_start) for e in entries: if len(sub_entries) < parent_entry.length: sub_entries.append(e.unpack()) chain_start = self.get_fat_value(chain_start) return [x for x in sub_entries if not x.name.startswith('.')]
结果如下:
BISCPS-15119sv01 GameData BISCPS-15119sv01 icon00.ico icon.sysBISCPS-15116sv01 GameData BISCPS-15116sv01 icon00.ico icon.sysBASLUS-21441DBZT2 icon.sys dbzsn.ico BASLUS-21441DBZT2...07 导出游戏存档
既然所有文件条目都已经读取出来了,我们只要写个方法,根据输入的游戏名称,即可导出目录下的所有文件。
def export(self, name, dest): dir_path = dest + os.sep + name if not os.path.exists(dir_path): os.mkdir(dir_path) entries = self.lookup_entry_by_name(name) for e in entries: if e.is_file(): with open(dir_path + os.sep + e.name, 'wb') as f: f.write(self.ps2mc.read_data_cluster(e))08 结尾
至此,我们已经可以把一个游戏的存档从存储卡中导出来了。项目完整代码可以访问:GitHub - caol64/ps2mc-browser: A PS2 game save browser supports displaying 3D icons.。下一篇我们将分析一下每个存档文件里的icon.sys和xxx.ico文件,这两个文件是存档3d特效的数据文件。
09 参考文献• PlayStation 2 Memory Card File System
• ~thestr4ng3r/mymcplus - PlayStation 2 memory card manager -sourcehut git
标签: #ps2火影忍者疾风传2全人物存档