python解压函数 Python压缩算法

用python解压图片并打印代码

import zipfile

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# 传入压缩文件zfile.zip获取相关信息

zip_file = zipfile.ZipFile('zfile.zip')

# 获取压缩文件中的内容

f_content = zip_file.namelist()

# 压缩前的大小

f_size = zip_file.getinfo('zfile/a.txt').file_size

# 压缩后的大小

c_size = zip_file.getinfo('zfile/a.txt').compress_size

ZipFile 对象有一个 namelist()方法，返回 ZIP 文件中包含的所有文件和文件夹 的字符串的列表。这些字符串可以传递给 ZipFile 对象的 getinfo()方法，返回一个关 于特定文件的 ZipInfo 对象。ZipInfo 对象有自己的属性，诸如表示字节数的 file_size 和 compress_size，它们分别表示原来文件大小和压缩后文件大小。ZipFile 对象表示 整个归档文件，而 ZipInfo 对象则保存该归档文件中每个文件的有用信息。

从 ZIP 文件中解压缩

ZipFile 对象的 extractall()方法从 ZIP 文件中解压缩所有文件和文件夹，放到当 前工作目录中。

import zipfile

zip_file = zipfile.ZipFile('zfile.zip')

# 解压

zip_extract = zip_file.extractall()

zip_extract.close()

运行这段代码后， example.zip 的内容将被解压缩到 C:\。 或者， 你可以向 extractall()传递的一个文件夹名称，它将文件解压缩到那个文件夹，而不是当前工作 目录。如果传递给 extractall()方法的文件夹不存在，它会被创建。例如，如果你用 exampleZip.extractall('C:\ delicious')取代处的调用，代码就会从 example.zip 中解压 缩文件，放到新创建的 C:\delicious 文件夹中。

ZipFile 对象的 extract()方法从 ZIP 文件中解压缩单个文件。

创建和添加到 ZIP 文件

要创建你自己的压缩 ZIP 文件，必须以“写模式”打开 ZipFile 对象，即传入'w' 作为第二个参数(这类似于向 open()函数传入'w'，以写模式打开一个文本文件)。

如果向 ZipFile 对象的 write()方法传入一个路径，Python 就会压缩该路径所指 的文件，将它加到 ZIP 文件中。write()方法的第一个参数是一个字符串，代表要添 加的文件名。第二个参数是“压缩类型”参数，它告诉计算机使用怎样的算法来压 缩文件。可以总是将这个值设置为 zipfile.ZIP_DEFLATED(这指定了 deflate 压缩 算法，它对各种类型的数据都很有效)。

import zipfile

zip_file = zipfile.ZipFile('new.zip','w')

# 把zfile整个目录下所有内容，压缩为new.zip文件

zip_file.write('zfile',compress_type=zipfile.ZIP_DEFLATED)

# 把c.txt文件压缩成一个压缩文件

# zip_file.write('c.txt',compress_type=zipfile.ZIP_DEFLATED)

zip_file.close()

这段代码将创建一个新的 ZIP 文件，名为 new.zip，它包含 spam.txt 压缩后的内容。

要记住，就像写入文件一样，写模式将擦除 ZIP 文件中所有原有的内容。如果 只是希望将文件添加到原有的 ZIP 文件中，就要向 zipfile.ZipFile()传入'a'作为第二 个参数，以追加模式打开 ZIP 文件。

Python 之内置函数：filter、map、reduce、zip、enumerate

这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数，本文主要学习它们的用法。

filter 函数原型如下：

第一个参数是判断函数（返回结果需要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作，返回结果是过滤之后结果组成的序列。

简单记忆：对序列中的元素进行筛选，获取符合条件的序列。

返回结果为： ，使用 list 函数可以输入序列内容。

map 函数原型如下：

该函数运行之后生成一个 list，第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列；

下述代码是一个简单的测试案例：

上述代码运行完毕，得到的结果是： 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。

map 函数的第一个参数，可以有多个参数，当这种情况出现后，后面的第二个参数需要是多个序列。

map 函数解决的问题：

reduce 函数原型如下：

第一个参数是函数，第二个参数是序列，返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。

测试代码如下：

最终的结果是 6，如果设置第三个参数为 4，可以运行代码查看结果，最后得到的结论是，第三个参数表示初始值，即累加操作初始的数值。

简单记忆：对序列内所有元素进行累计操作。

zip 函数原型如下：

zip 函数将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。

如果各个迭代器的元素个数不一样，则返回列表长度与最短的对象相同，利用星号（ * ）操作符，可以将元组解压为列表。

测试代码如下：

展示如何利用 * 操作符：

输出结果如下：

简单记忆：zip 的功能是映射多个容器的相似索引，可以方便用于来构造字典。

enumerate 函数原型如下：

参数说明：

该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。

测试代码如下：

返回结果为： 。

本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合，能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册

python zip函数的用法

定义：zip([iterable,

...])

zip()是Python的一个内建函数，它接受一系列可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个tuple（元组），然后返回由这些

tuples组成的list（列表）。若传入参数的长度不等，则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。利用*号操作符，可以将list

unzip（解压），看下面的例子就明白了：

1

2

3

4

5

6

7

8

9

a

=

[1,2,3]

b

=

[4,5,6]

c

=

[4,5,6,7,8]

zipped

=

zip(a,b)

[(1,

4),

(2,

5),

(3,

6)]

zip(a,c)

[(1,

4),

(2,

5),

(3,

6)]

zip(*zipped)

[(1,

2,

3),

(4,

5,

6)]

对于这个并不是很常用函数，下面举几个例子说明它的用法：

*

二维矩阵变换（矩阵的行列互换）

比如我们有一个由列表描述的二维矩阵

a

=

[[1,

2,

3],

[4,

5,

6],

[7,

8,

9]]

通过python列表推导的方法，我们也能轻易完成这个任务

1

2

print

[

[row[col]

for

row

in

a]

for

col

in

range(len(a[0]))]

[[1,

4,

7],

[2,

5,

8],

[3,

6,

9]]

另外一种让人困惑的方法就是利用zip函数：

1

2

3

4

5

a

=

[[1,

2,

3],

[4,

5,

6],

[7,

8,

9]]

zip(*a)

[(1,

4,

7),

(2,

5,

8),

(3,

6,

9)]

map(list,zip(*a))

[[1,

4,

7],

[2,

5,

8],

[3,

6,

9]]

这种方法速度更快但也更难以理解，将list看成tuple解压，恰好得到我们“行列互换”的效果，再通过对每个元素应用list()函数，将tuple转换为list

*

以指定概率获取元素

1

2

3

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6

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17

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27

import

random

def

random_pick(seq,probabilities):

x

=

random.uniform(0,

1)

cumulative_probability

=

0.0

for

item,

item_probability

in

zip(seq,

probabilities):

cumulative_probability

+=

item_probability

if

x

cumulative_probability:

break

return

item

for

i

in

range(15):

random_pick("abc",[0.1,0.3,0.6])

'c'

'b'

'c'

'c'

'a'

'b'

'c'

'c'

'c'

'a'

'b'

'b'

'c'

'a'

'c'

这个函数有个限制，指定概率的列表必须和元素一一对应，而且和为1，否则这个函数可能不能像预想的那样工作。

稍微解释下，先利用random.uniform()函数生成一个0-1之间的随机数并复制给x，利用zip()函数将元素和他对应的概率打包成tuple，然后将每个元素的概率进行叠加，直到和大于x终止循环

这样，”a”被选中的概率就是x取值位于0-0.1的概率，同理”b”为0.1-0.4，”c”为0.4-1.0，假设x是在0-1之间平均取值的，显然我们的目的已经达到

下载python然后有一堆文件要解压

python一堆文件解压方法如下。

压缩包解压要用的是zipfile这个包。

zip_file = zipfile.ZipFile(r'D:\数据源\XX_%s.zip'%yday)

zip_list = zip_file.namelist() # 压缩文件清单，可以直接看到压缩包内的各个文件的明细

for f in zip_list: # 遍历这些文件，逐个解压出来，

zip_file.extract(f,r'D:\数据源')

zip_file.close() # 不能少！

print('昨日日志解压完成，请在文件夹中验收！') # 当然我是不需要查收的(*/ω＼*)

这里的解压操作实际就相当于鼠标右键“解压到当前文件夹”的效果。

完成解压后运行.close()是个比较好的习惯，否则可能会导致包括但不限于：

文件会一直被占用着，可能无法重新打开；

在进程结束之前文件都删不掉；

文件内容不能即时 flush 到磁盘直到进程结束；

到此，整个流程在无需打开浏览器和文件夹的情况下便自动完成了。

为了方便日常运行代码，这里把上面的两个流程包装成一个函数，下载解压

#下载昨日日志

def download_XXlog():

yday = (date.today()+timedelta(days=-1)).strftime('%Y%m%d') # 获取昨日日期

r =  requests.get(''%yday) # 获取以日期命名的压缩包信息

with open(r'D:\数据源\XX_%s.zip'%yday,'wb') as code: # 将压缩包内容写入到 "D:\数据源\" 下，并按日期命名

code.write(r.content)

print('昨日XX日志下载完成。')

zip_file = zipfile.ZipFile(r'D:\数据源\XX_%s.zip'%yday)

zip_list = zip_file.namelist() # 压缩文件清单，可以直接看到压缩包内的各个文件的明细

for f in zip_list: # 遍历这些文件，逐个解压出来，

    zip_file.extract(f,r'D:\数据源')

zip_file.close() # 不能少！

print('昨日日志解压完成，请在文件夹中验收！')

download_XXlog()

拓展

作为拓展，这里再加一个可以根据实际情况输入(input)起始和终止日期，来下载一个特定时间段日志的函数，这里就涉及了datetime和time这两个工具包了。

python怎么修改压缩文件中的文件

python解压修改压缩文件中的文件。使用python修改压缩文件中的文件可以先将压缩文件解压，待修改完成后，再将所有文件压缩成压缩文件，所以python解压修改压缩文件中的文件。

请简述zip函数的功能及Python.3.x中使用zip函数生成列表的方法。

一、zip函数的功能如下：

将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。当各个迭代器中元素的个数不一致时，则返回列表中长度最短的情况，利用 *号操作符，可以将元组解压为列表。

二、Python.3.x中使用zip函数生成列表的方法如下：

1、作出说明，使用zip函数将可迭代的对象作为参数。

2、将对象中对应的元素打包成一个个元组。

3、用zip函数平行地遍历多个迭代器，如果可迭代对象的长度不相同将按短的序列为准。

4、遍历过程中产生元组，Python.3.x会把元组生成好，然后生成列表。