有时候,我们需要把一个大文件发送给别人,但是限于传输通道的限制,比如邮箱附件大小的限制,或者网络状况不太好,需要将大文件分割成小文件,分多次发送,接收端再对这些小文件进行合并。今天就来分享一下用 Python 分割合并大文件的方法。
思路及实现
如果是文本文件,可以按行数分割。无论是文本文件还是二进制文件,都可以按指定大小进行分割。
使用 Python 的文件读写功能就可以实现文件的分割与合并,设置每个文件的大小,然后读取指定大小的字节就写入一个新文件,接收端依次读取小文件,把读取到的字节按序写入一个文件,就可以完成合并。
分割
size = 1024 * 1000 * 10# 10MB with open("bigfile", "rb") as reader: part = 1 while True: part_content = reader.read(size) if not part_content: print("split done.") break with open(f"bigfile_part{part}","wb") as writer: writer.write(part_content)
合并
total_parts = 5 with open("bigfile","wb") as writer: for i in range(5): with open(f"bigfile_part{i}", "rb") as reader: writer.write(reader.read())
使用第三方库
虽然可以自己写,但是别人写好了,为什么不节省点时间直接用呢?直接 pip 安装就可以了:
pip install filesplit
分割
from filesplit.split import Split split = Split("./data.rar", "./output") split.bysize(size = 1024*1000*10) # 每个文件最多 10MB
执行之后,我们就可以在 output 文件夹里看到分割好的文件:
你也可以按照文件行数进行分割:
split.bylinecount(linecount = 10000) # 每个文件最多 10000 行
合并
合并需要对文件夹里的小文件进行合并,该工具要求文件夹内必须有 manifest 文件,其格式如下:
filename,filesize,header data_1.rar,10000000,False data_2.rar,10000000,False data_3.rar,10000000,False data_4.rar,10000000,False data_5.rar,1304145,False
合并文件的代码只需要指定要合并的目录,目标目录,合并后的文件名,代码如下:
from filesplit.merge import Merge merge = Merge(inputdir = "./output", outputdir="./merge", outputfilename = "merged.rar") merge.merge()
执行之后就可以在 merge 目录内看到合并后的文件:
以上是Python 教程:如何使用 Python 分割和合并大文件?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。

两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制结构如if语句和循环,3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。

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