


Das Beispiel in diesem Artikel beschreibt die Methode zum Komprimieren und Dekomprimieren großer gzip-Dateien in Python. Teilen Sie es als Referenz mit allen wie folgt:
#encoding=utf-8 #author: walker #date: 2015-10-26 #summary: 测试gzip压缩/解压文件 import gzip BufSize = 1024*8 def gZipFile(src, dst): fin = open(src, 'rb') fout = gzip.open(dst, 'wb') in2out(fin, fout) def gunZipFile(gzFile, dst): fin = gzip.open(gzFile, 'rb') fout = open(dst, 'wb') in2out(fin, fout) def in2out(fin, fout): while True: buf = fin.read(BufSize) if len(buf) < 1: break fout.write(buf) fin.close() fout.close() if __name__ == '__main__': src = r'D:\tmp\src.txt' dst = r'D:\tmp\src.txt.gz' ori = r'D:\tmp\ori.txt' gZipFile(src, dst) print('gZipFile over!') gunZipFile(dst, ori) print('gunZipFile over!')
kann auch einfach in eine Klasse gekapselt werden:
class GZipTool: def __init__(self, bufSize): self.bufSize = bufSize self.fin = None self.fout = None def compress(self, src, dst): self.fin = open(src, 'rb') self.fout = gzip.open(dst, 'wb') self.__in2out() def decompress(self, gzFile, dst): self.fin = gzip.open(gzFile, 'rb') self.fout = open(dst, 'wb') self.__in2out() def __in2out(self,): while True: buf = self.fin.read(self.bufSize) if len(buf) < 1: break self.fout.write(buf) self.fin.close() self.fout.close()
Weitere Python-Methoden zum Komprimieren und Dekomprimieren großer GZIP-Dateien finden Sie auf der chinesischen PHP-Website!

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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