python一堆文件解壓方法如下。
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壓縮包解壓要用的是zipfile這個包。
zip_file = zipfile.ZipFile(r'D:\數(shù)據(jù)源\XX_%s.zip'%yday)
zip_list = zip_file.namelist() # 壓縮文件清單，可以直接看到壓縮包內(nèi)的各個文件的明細
for f in zip_list: # 遍歷這些文件，逐個解壓出來，
zip_file.extract(f,r'D:\數(shù)據(jù)源')
zip_file.close() # 不能少！
print('昨日日志解壓完成，請在文件夾中驗收！') # 當然我是不需要查收的(*/ω＼*)
這里的解壓操作實際就相當于鼠標右鍵“解壓到當前文件夾”的效果。
完成解壓后運行.close()是個比較好的習慣，否則可能會導致包括但不限于：
文件會一直被占用著，可能無法重新打開；
在進程結(jié)束之前文件都刪不掉；
文件內(nèi)容不能即時 flush 到磁盤直到進程結(jié)束；
到此，整個流程在無需打開瀏覽器和文件夾的情況下便自動完成了。
為了方便日常運行代碼，這里把上面的兩個流程包裝成一個函數(shù)，下載解壓
#下載昨日日志
def download_XXlog():
yday = (date.today()+timedelta(days=-1)).strftime('%Y%m%d') # 獲取昨日日期
r =? requests.get(''%yday) # 獲取以日期命名的壓縮包信息
with open(r'D:\數(shù)據(jù)源\XX_%s.zip'%yday,'wb') as code: # 將壓縮包內(nèi)容寫入到 "D:\數(shù)據(jù)源\" 下，并按日期命名
code.write(r.content)
print('昨日XX日志下載完成。')
zip_file = zipfile.ZipFile(r'D:\數(shù)據(jù)源\XX_%s.zip'%yday)
zip_list = zip_file.namelist() # 壓縮文件清單，可以直接看到壓縮包內(nèi)的各個文件的明細
for f in zip_list: # 遍歷這些文件，逐個解壓出來，
? ? zip_file.extract(f,r'D:\數(shù)據(jù)源')
zip_file.close() # 不能少！
print('昨日日志解壓完成，請在文件夾中驗收！')
download_XXlog()
拓展
作為拓展，這里再加一個可以根據(jù)實際情況輸入(input)起始和終止日期，來下載一個特定時間段日志的函數(shù)，這里就涉及了datetime和time這兩個工具包了。
定義：zip([iterable, ...])
zip()是Python的一個內(nèi)建函數(shù)，它接受一系列可迭代的對象作為參數(shù)，將對象中對應的元素打包成一個個tuple（元組），然后返回由這些 tuples組成的list（列表）。若傳入?yún)?shù)的長度不等，則返回list的長度和參數(shù)中長度最短的對象相同。利用*號操作符，可以將list unzip（解壓），看下面的例子就明白了：
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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)]
對于這個并不是很常用函數(shù)，下面舉幾個例子說明它的用法：
* 二維矩陣變換（矩陣的行列互換）
比如我們有一個由列表描述的二維矩陣
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
通過python列表推導的方法，我們也能輕易完成這個任務
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print [ [row[col] for row in a] for col in range(len(a[0]))] [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
另外一種讓人困惑的方法就是利用zip函數(shù)：
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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]]
這種方法速度更快但也更難以理解，將list看成tuple解壓，恰好得到我們“行列互換”的效果，再通過對每個元素應用list()函數(shù)，將tuple轉(zhuǎn)換為list
* 以指定概率獲取元素
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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'
這個函數(shù)有個限制，指定概率的列表必須和元素一一對應，而且和為1，否則這個函數(shù)可能不能像預想的那樣工作。
稍微解釋下，先利用random.uniform()函數(shù)生成一個0-1之間的隨機數(shù)并復制給x，利用zip()函數(shù)將元素和他對應的概率打包成tuple，然后將每個元素的概率進行疊加，直到和大于x終止循環(huán)
這樣，”a”被選中的概率就是x取值位于0-0.1的概率，同理”b”為0.1-0.4，”c”為0.4-1.0，假設x是在0-1之間平均取值的，顯然我們的目的已經(jīng)達到
您說的裝包是用元組，解包是用比如a, b, c = test_list (假設test_list為[1, 2, 3])
【常見的內(nèi)置函數(shù)】
1、enumerate(iterable,start=0)
是python的內(nèi)置函數(shù)，是枚舉、列舉的意思，對于一個可迭代的(iterable)/可遍歷的對象(如列表、字符串)，enumerate將其組成一個索引序列，利用它可以同時獲得索引和值。
2、zip(*iterables,strict=False)
用于將可迭代的對象作為參數(shù)，將對象中對應的元素打包成一個個元組，然后返回由這些元組組成的列表。如果各個迭代器的元素個數(shù)不一致，則返回列表長度與最短的對象相同，利用*號操作符，可以將元組解壓為列表。
3、filter(function,iterable)
filter是將一個序列進行過濾，返回迭代器的對象，去除不滿足條件的序列。
4、isinstance(object,classinfo)
是用來判斷某一個變量或者是對象是不是屬于某種類型的一個函數(shù)，如果參數(shù)object是classinfo的實例，或者object是classinfo類的子類的一個實例，
返回True。如果object不是一個給定類型的的對象， 則返回結(jié)果總是False
5、eval(expression[,globals[,locals]])
用來將字符串str當成有效的表達式來求值并返回計算結(jié)果，表達式解析參數(shù)expression并作為Python表達式進行求值(從技術(shù)上說是一個條件列表)，采用globals和locals字典作為全局和局部命名空間。
【常用的句式】
1、format字符串格式化
format把字符串當成一個模板，通過傳入的參數(shù)進行格式化，非常實用且強大。
2、連接字符串
常使用+連接兩個字符串。
3、if...else條件語句
Python條件語句是通過一條或多條語句的執(zhí)行結(jié)果(True或者False)來決定執(zhí)行的代碼塊。其中if...else語句用來執(zhí)行需要判斷的情形。
4、for...in、while循環(huán)語句
循環(huán)語句就是遍歷一個序列，循環(huán)去執(zhí)行某個操作，Python中的循環(huán)語句有for和while。
5、import導入其他腳本的功能
有時需要使用另一個python文件中的腳本，這其實很簡單，就像使用import關(guān)鍵字導入任何模塊一樣。
重慶分公司
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