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python - 最初に解凍せずにPythonで大きなtar.gzファイルをナビゲートする
この質問を見ましたが、何か他のものが必要です。
私のファイルには、変数名で整理された非常に大量のテキスト ファイル (数十万) が含まれています。何かのようなもの
等々。問題は、tar ファイル内にいくつのフォルダーがあるか、どのように名前が付けられているか (または、各フォルダーにいくつのステーションがあるか) を示す readme.txt ファイルがないことです。今のところ、読みたいのは filename.tar.gz の構造だけで、次のようなものを出力します。
ファイルの抽出を開始する前に、ファイルの構造を読み取る必要があります。これは、すべてのフォルダーではなく一部のフォルダーのみに関心があるためです。
私が使用する場合
それはすべてのファイルを印刷しますが、それらは数十万であり、私はそれを望んでいませんが、設定方法がわかりません。
python - ソースファイルの合計よりも大きいPython tarfile gzipファイル
ファイルの記録を GZipped tarball にアーカイブする Python ルーチンがあります。出力ファイルはソース ファイルよりもはるかに大きいように見えますが、その理由はわかりません。問題の規模の例として、6 GB の通話録音が 10 GB のアーカイブを生成しています。
スクリプトにエラーはないようで、出力 .gz ファイルは読み取り可能で、サイズが大きいことを除けば問題ないように見えます。
次のように私のスクリプトからの抜粋:
python - Python tarfile モジュールを使用して tar.bz2 ファイルを解凍する
拡張子が「tar.bz2」のファイルが多数あり、それらを解凍したいと考えています。したがって、ここで説明されているように、「tarfile」モジュールを使用します: https://docs.python.org/3/library/tarfile.html。
次のコードを試します:
しかし、何も起こりません: tar.bz2 ファイルはフォルダー "path_to/test/" に解凍されていません。
何かアイデアはありますか?
ありがとう !
python - TarFile.extract() が処理しない「抽出の問題」は何ですか?
TarFile.extract()
のドキュメントに次のメモがあります。
注:この
extract()
方法では、いくつかの抽出の問題は処理されません。ほとんどの場合、extractall()
メソッドの使用を検討する必要があります。
それはどのような「抽出の問題」を指していますか? tar ファイルから取得したいファイルが 1 つしかない場合に、extractall()
代わりにこの方法を使用する必要があるのはなぜですか?extract()
python - Python で tarfile.open() を使用する場合のファイルを開く順序
簡単な質問がありますが、それに関する多くの情報を見つけることができず、よく理解できませんでした。
メソッドを使用して python で tarfile を開くと、tarfile 内tarfile.open()
のファイルはどのように正確に読み取られますか? 私は人々に関するデータを含むtarfileを持っています。各人には独自のフォルダーがあり、そのフォルダー内で彼のデータは異なるフォルダーに分割されています。
内部構造に応じてファイルにアクセスしますか、または を使用するときに次にアクセスするファイルを決定する別の方法はありますtarfile.extractfile()
か?
前もって感謝します
python - Python:tarfileモジュールでは利用できないさまざまな圧縮方法を使用して、tarファイルを作成し、外部モジュールでその場で圧縮する方法は?
いくつかの大きなファイル (数十から数百ギガバイト) を 1 つのアーカイブにパックするコードをセットアップしようとしています。tarfile モジュールでサポートされている圧縮方法は、このような大量のデータに対して少し遅いため、lz4 などの外部圧縮モジュールを使用して、圧縮速度を向上させたいと考えています。残念ながら、一時的な tar ファイルの作成を避けるために、tar ファイルを作成してその場で lz4 で圧縮する方法を見つけることができません。tarfile モジュールのドキュメントには、'w|' を使用して書き込み用の圧縮されていないストリームを開く方法があると書かれています。モード。tar ファイルを lz4 モジュールに直接ストリーミングする方法ですか? もしそうなら、それを使用する適切な方法は何ですか?どうもありがとうございました。