python zlib

使用zlib.compress可以压缩字符串。使用zlib.decompress可以解压字符串。如下

 代码如下复制代码

#coding=utf-8
import zlib

s = "hello word, 00000000000000000000000000000000"
print len(s)

c = zlib.compress(s)
print len(c)

d =  zlib.decompress(c)
print d

 
示范代码2:

 代码如下复制代码

import zlib
message = 'witch which has which witches wrist watch'
compressed = zlib.compress(message) 
decompressed = zlib.decompress(compressed) 
print 'original:', repr(message) 
print 'compressed:', repr(compressed) 
print 'decompressed:', repr(decompressed) 输出original: 'witch which has which witches wrist watch'
compressed: 'xx9c+xcf,IxceP(xcfxc8x04x92x19x89xc5PV9H4x15xc8+xca,.Q(Ox04xf2x00D?x0fx89'
decompressed: 'witch which has which witches wrist watch'

如果我们要对字符串进行解压可以使用zlib.compressobj和zlib.decompressobj对文件进行压缩解压哦，

 代码如下复制代码

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())

Python标准模块中，有多个模块用于数据的压缩与解压缩，如zipfile，gzip, bz2等等。上次介绍了zipfile模块，今天就来讲讲zlib模块。

zlib.compress(string[, level])

zlib.decompress(string[, wbits[, bufsize]])

　　zlib.compress用于压缩流数据。参数string指定了要压缩的数据流，参数level指定了压缩的级别，它的取值范围是1到9。压缩速度与压缩率成反比，1表示压缩速度最快，而压缩率最低，而9则表示压缩速度最慢但压缩率最高。zlib.decompress用于解压数据。参数string指定了需要解压的数据，wbits和bufsize分别用于设置系统缓冲区大小(window buffer )与输出缓冲区大小(output buffer)。下面用一个例子来演示如何使用这两个方法：

#coding=gbkimport zlib, urllibfp = urllib.urlopen('http://localhost/default.html')str = fp.read()fp.close()#---- 压缩数据流。str1 = zlib.compress(str, zlib.Z_BEST_COMPRESSION)str2 = zlib.decompress(str1)print len(str)print len(str1)print len(str2)

# ---- 结果

#5783
#1531
#5783

　　我们也可以使用Compress/Decompress对象来对数据进行压缩/解压缩。zlib.compressobj([level]) 与zlib.decompress(string[, wbits[, bufsize]]) 分别创建Compress/Decompress缩对象。通过对象对数据进行压缩和解压缩的使用方式与上面介绍的zlib.compress,zlib.decompress非常类似。但两者对数据的压缩还是有区别的，这主要体现在对大量数据进行操作的情况下。假如现在要压缩一个非常大的数据文件（上百M），如果使用zlib.compress来压缩的话，必须先一次性将文件里的数据读到内存里，然后将数据进行压缩。这样势必会战用太多的内存。如果使用对象来进行压缩，那么没有必要一次性读取文件的所有数据，可以先读一部分数据到内存里进行压缩，压缩完后写入文件，然后再读其他部分的数据压缩，如此循环重复，只到压缩完整个文件。下面一个例子来演示这之间的区别：

#coding=gbkimport zlib, urllibfp = urllib.urlopen('http://localhost/default.html')    # 访问的到的网址。data = fp.read()fp.close()#---- 压缩数据流str1 = zlib.compress(data, zlib.Z_BEST_COMPRESSION)str2 = zlib.decompress(str1)print '原始数据长度：', len(data)print '-' * 30print 'zlib.compress压缩后：', len(str1)print 'zlib.decompress解压后：', len(str2)print '-' * 30#---- 使用Compress, Decompress对象对数据流进行压缩/解压缩com_obj = zlib.compressobj(zlib.Z_BEST_COMPRESSION)decom_obj = zlib.decompressobj()str_obj = com_obj.compress(data)str_obj += com_obj.flush()print 'Compress.compress压缩后：', len(str_obj)str_obj1 = decom_obj.decompress(str_obj)str_obj1 += decom_obj.flush()print 'Decompress.decompress解压后：', len(str_obj1)print '-' * 30#---- 使用Compress, Decompress对象，对数据进行分块压缩/解压缩。com_obj1 = zlib.compressobj(zlib.Z_BEST_COMPRESSION)decom_obj1 = zlib.decompressobj()chunk_size = 30;#原始数据分块str_chunks = [data[i * chunk_size:(i + 1) * chunk_size] /    for i in range((len(data) + chunk_size) / chunk_size)]str_obj2 = ''for chunk in str_chunks:    str_obj2 += com_obj1.compress(chunk)str_obj2 += com_obj1.flush()print '分块压缩后：', len(str_obj2)#压缩数据分块解压str_chunks = [str_obj2[i * chunk_size:(i + 1) * chunk_size] /    for i in range((len(str_obj2) + chunk_size) / chunk_size)]str_obj2 = ''for chunk in str_chunks:    str_obj2 += decom_obj1.decompress(chunk)str_obj2 += decom_obj1.flush()print '分块解压后：', len(str_obj2)

# ---- 结果 ------------------------

原始数据长度： 5783
------------------------------
zlib.compress压缩后： 1531
zlib.decompress解压后： 5783
------------------------------
Compress.compress压缩后： 1531
Decompress.decompress解压后： 5783
------------------------------
分块压缩后： 1531
分块解压后： 5783