Pythonのzlibモジュールは、保存や送信のためにデータを圧縮または解凍するために使用されます。これは他の圧縮ツールの基礎となります。 Python が zlib モジュールを使用して文字列とファイルを圧縮および解凍する方法を見てみましょう。早速、サンプルコードを直接見てみましょう。
例 1: 文字列の圧縮と解凍
import zlib message = 'abcd1234' compressed = zlib.compress(message) decompressed = zlib.decompress(compressed) print 'original:', repr(message) print 'compressed:', repr(compressed) print 'decompressed:', repr(decompressed)
結果
original: 'abcd1234' compressed: 'x\x9cKLJN1426\x01\x00\x0b\xf8\x02U' decompressed: 'abcd1234'
例 2: ファイルの圧縮と解凍
import zlib def compress(infile, dst, level=9): infile = open(infile, 'rb') dst = open(dst, 'wb') compress = zlib.compressobj(level) data = infile.read(1024) while data: dst.write(compress.compress(data)) data = infile.read(1024) dst.write(compress.flush()) def decompress(infile, dst): infile = open(infile, 'rb') dst = open(dst, 'wb') decompress = zlib.decompressobj() data = infile.read(1024) while data: dst.write(decompress.decompress(data)) data = infile.read(1024) dst.write(decompress.flush()) if __name__ == "__main__": compress('in.txt', 'out.txt') decompress('out.txt', 'out_decompress.txt')
結果
ファイルの生成
out_decompress.txt out.txt
問題——処理中オブジェクトが大きすぎて異常です
>>> import zlib >>> a = '123' >>> b = zlib.compress(a) >>> b 'x\x9c342\x06\x00\x01-\x00\x97' >>> a = 'a' * 1024 * 1024 * 1024 * 10 >>> b = zlib.compress(a) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> OverflowError: size does not fit in an int</module></stdin>
以上がモジュール zlib を使用して文字列やファイルを圧縮および解凍するための Python のメソッド コードの詳細な説明の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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