


L'exemple de cet article décrit la méthode de compression et de décompression de gros fichiers gzip en Python. Partagez-le avec tout le monde pour référence, comme suit :
#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!')
peut également être simplement encapsulé dans une classe :
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()
Pour plus de méthodes Python pour compresser et décompresser de gros fichiers gzip, veuillez faire attention au site Web PHP chinois !

Créer des tableaux multidimensionnels avec Numpy peut être réalisé via les étapes suivantes: 1) Utilisez la fonction numpy.array () pour créer un tableau, tel que np.array ([[1,2,3], [4,5,6]]) pour créer un tableau 2D; 2) utiliser np.zeros (), np.ones (), np.random.random () et d'autres fonctions pour créer un tableau rempli de valeurs spécifiques; 3) Comprendre les propriétés de forme et de taille du tableau pour vous assurer que la longueur du sous-réseau est cohérente et éviter les erreurs; 4) Utilisez la fonction NP.Reshape () pour modifier la forme du tableau; 5) Faites attention à l'utilisation de la mémoire pour vous assurer que le code est clair et efficace.

BroadcastingInNumpyIsAmethodToperformOperations OnerwaysofdifferentShapesByAutomAticalAligningThem.itImplienScode, améliore la réadabilité et BoostsTerformance.He'showitwork

Forpythondatastorage, chooseListsforflexibilitywithMixedDatatyS, array.Arrayformmemory-efficienthomogeneousnumericalData, andNumpyArraysforaSvancedNumericalComputing.ListaSaRaySatilebutless

PythonlistsArebetterThanArraysformMagingDiversEDATATYPES.1) ListScan HoldingElementoSoFferentTypes, 2) Ils ont été aaredamique, permettant à la manière dont 4) ils ne sont pas entièrement efficaces et les opérations sont en train de les affirmer.

ToaccesElementsInapythonArray, useIndexing: my_array [2] AccessEstheThirdElement, returning3.pythonusZero-basedIndexing.

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