下载python然后有一堆文件要解压

python一堆文件解压方法如下。

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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 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 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 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

[小白自学python]如何理解与应用装包与解包?

您说的装包是用元组，解包是用比如a, b, c = test_list (假设test_list为[1, 2, 3])

Python的函数都有哪些

【常见的内置函数】

1、enumerate(iterable,start=0)

是python的内置函数，是枚举、列举的意思，对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串)，enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值。

2、zip(*iterables,strict=False)

用于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致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用*号操作符，可以将元组解压为列表。

3、filter(function,iterable)

filter是将一个序列进行过滤，返回迭代器的对象，去除不满足条件的序列。

4、isinstance(object,classinfo)

是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数，如果参数object是classinfo的实例，或者object是classinfo类的子类的一个实例，

返回True。如果object不是一个给定类型的的对象， 则返回结果总是False

5、eval(expression[,globals[,locals]])

用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果，表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表)，采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间。

【常用的句式】

1、format字符串格式化

format把字符串当成一个模板，通过传入的参数进行格式化，非常实用且强大。

2、连接字符串

常使用+连接两个字符串。

3、if...else条件语句

Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。其中if...else语句用来执行需要判断的情形。

4、for...in、while循环语句

循环语句就是遍历一个序列，循环去执行某个操作，Python中的循环语句有for和while。

5、import导入其他脚本的功能

有时需要使用另一个python文件中的脚本，这其实很简单，就像使用import关键字导入任何模块一样。

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新闻来源：http://scyanting.com/article/dogiccs.html