基于Python实现文件大小输出
在数据库中存储时,使用 Bytes 更精确,可扩展性和灵活性都很高。
输出时,需要做一些适配。
1. 注意事项与测试代码
1.需要考虑 sizeInBytes 为 None 的场景。
2.除以 1024.0 而非 1024,避免丢失精度。
实现的函数为 getSizeInMb(sizeInBytes),通用的测试代码为
def getSizeInMb(sizeInBytes): return 0 def test(sizeInBytes): print '%s -> %s' % (sizeInBytes, getSizeInMb(sizeInBytes)) test(None) test(0) test(10240000) test(1024*1024*10)
2. 以 MB 为单位输出 -- 返回 float
通常,电子书的大小在 1 - 50MB 之间,输出时统一转为 MB 是不错的选择。
弊端:
1.输出精度过高,比如 10240000 Bytes 计算结果为 10240000 -> 9.765625
2.文件大小有限制,小于 1 MB 或 G 级数据不适合该方式展示
优势:
1.适合于用返回值参与计算
def getSizeInMb(sizeInBytes): return (sizeInBytes or 0) / (1024.0*1024.0)
3. 以 MB 为单位保留 1 位小数 -- 返回 str
处于精度问题考虑,可以选择保留 1 位小数。
def getSizeInMb(sizeInBytes):
return '%.1f' % ((sizeInBytes or 0) / (1024.0*1024.0), ) # use 1-dimension tuple is suggested
返回值建议写成 '%.1f' % (number,) 而非 '%.1f' % (number)
二者均能正确执行,但后者容易被误判为执行只有一个参数 number 的函数,导致难以判断的错误。
3. 以 MB 为单位保留至多 1 位小数 -- 返回 str
大多数操作系统一般展示至多 1 位小数
def getSizeInMb(sizeInBytes): sizeInMb = '%.1f' % ((sizeInBytes or 0) / (1024.0*1024.0), ) # use 1-dimension tuple is suggested return sizeInMb[:-2] if sizeInMb.endswith('.0') else sizeInMb # python2.5+ required
4. 自动选择最佳单位
def getSizeInNiceString(sizeInBytes): """ Convert the given byteCount into a string like: 9.9bytes/KB/MB/GB """ for (cutoff, label) in [(1024*1024*1024, "GB"), (1024*1024, "MB"), (1024, "KB"), ]: if sizeInBytes >= cutoff: return "%.1f %s" % (sizeInBytes * 1.0 / cutoff, label) if sizeInBytes == 1: return "1 byte" else: bytes = "%.1f" % (sizeInBytes or 0,) return (bytes[:-2] if bytes.endswith('.0') else bytes) + ' bytes'
算法说明:
1. 从英语语法角度,只有 1 使用单数形式。其他 0/小数 均使用复数形式。涉及 bytes 级别
2. 精度方面,KB 及以上级别,保留 1 位小数。bytes 保留至多 1 位小数。
这种处理规则,不适合于小数十分位为 0 的情况,比如 10.0 bytes,10.01 bytes。输入结果均为 10 bytes。
其他情况下,精度均不存在问题。
测试数据与结果如下图
以上内容给大家介绍了基于Python实现文件大小输出的相关知识,希望本文分享对大家有所帮助。

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
