在批量交换大文件和多个文件时,使用zip文件是非常方便的。下面本篇文章就来带大家认识解一下zip文件,介绍使用Python压缩或解压缩zip文件的方法,希望对大家有所帮助。【视频教程推荐:Python教程】
什么是zip文件?
zip文件是使用称为zip的数据压缩格式压缩的文件。数据压缩将根据一定规则以较短格式来表达数据。例如,“aaaaaaaaaa”用“a10”来表达的话,可以缩短7个字符。
Zip是这种压缩/解压缩规则的通用格式,它被用作Windows和Mac OS上的标准功能,也可以与Python中的zipfile标准库一起使用。
使用zip,我们可以压缩和解压缩一个或多个文件、文件夹。通过将其压缩为zip文件,可以以小尺寸分发大容量的文件,并且可以集中地传送复杂结构的文件和文件夹。
除了zip之外,数据压缩的格式还有rar,tar.gz,7z等,但zip是使用最广泛的。
如何使用Python压缩或解压缩zip文件?
要使用python来压缩或解压缩zip文件,我们需要将使用一个名为zipfile的内置python模块。
如何使用Python压缩zip文件?
import zipfile with zipfile.ZipFile(zip文件名, "w", zipfile.ZIP_DEFLATED) as zf: zf.write(要压缩的文件名,zip文件中的文件名)
说明:
通过import关键字可以导入并使用zipfile库。以with开头的行表示要处理zip文件。如果要压缩,需要在第一参数中填入zip文件名来创建一个zip文件、第二参数中指定“w”、第三参数是zip文件的压缩格式。
注:要创建常规的zip文件,需要输入zipfile.ZIP_DEFLATED;省略的话,则默认指定ZIP_STORED (不压缩)。此外,有以下的种类:
● zipfile.ZIP_STORED:不压缩。一次制作多个文件(默认)
● zipfile.ZIP_DEFLATED:一般zip压缩
● zipfile.ZIP_BZIP 2:BZIP 2压缩
● zipfile.ZIP_LZMA:LZMA压缩
如何使用Python解压缩zip文件?
import zipfile with zipfile.ZipFile(zip文件名) as zf: zf.extractall()
说明:
在解压缩的情况下,通过import关键字可以导入并使用zipfile库,并在以with开头的行上指定目标zip文件名;解压缩指定extractall方法。
使用Python压缩或解压缩zip文件的示例
下面我们通过示例来看看如何使用Python压缩/解压缩zip文件,确认zipfile的写法。
首先我们需要创建一个要压缩的文件。
hello.txt
你好! 欢迎来到PHP中文网,学习Python!
接下来我们看看如何进行压缩。
zip.py
import zipfile with zipfile.ZipFile('hello.zip', "w", zipfile.ZIP_DEFLATED) as zf: zf.write("hello.txt","hello.txt")
执行时,会在与程序相同的文件夹中创建一个包含“hello.txt”文件的“hello.zip”文件。
接下来我们看看如何进行解压缩。
unzip.py
import zipfile with zipfile.ZipFile('./ hello.zip') as zf: zf.extractall()
说明:先将原先的“你好.txt”文件重命名后运行。运行unzip.py后,与程序相同的文件夹中解压缩、出现了一个“hello.txt”文件。
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Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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