Python zlib庫，什麼是 Python 中的 zlib？

zlib 是一個支持 zlib C 庫的 Python 庫，zlib C 庫是對縮減無損壓縮演算法的更高級概括。zlib庫用於無損壓縮，這意味著壓縮和解壓縮之間沒有數據丟失)。

它還提供了跨不同平台的可移植性優勢，並且不會擴展數據。

這個庫在安全性方面起著非常重要的作用。許多應用需要壓縮和解壓縮任意數據，如字元串、文件或結構化內存內容。

這個庫非常適合 gzip 文件格式/工具，是 UNIX 系統上最流行和最有用的壓縮應用。

壓縮()方法

zlib庫方便我們使用compression()方法，用來壓縮一個數據串。下面是函數的語法。

compress(data, level=-1)

參數-

• data 參數指定要壓縮的位元組，級別表示介於-1 到 9 之間的整數值。level 參數用於定義壓縮級別。9 級表示最慢；但是，它帶來了最高的壓縮級別。值-1 是 6 級默認值。0 級不會產生壓縮。

讓我們理解下面的例子。

示例-

import zlib
import binascii

value = 'Welcome to JavaTpoint'

compressed_data = zlib.compress(value, 2)

print('Original data: ' +  value)
print('Compressed data: ' + binascii.hexlify(compressed_data))

輸出:

Original data: Welcome to JavaTpoint
Compressed data: 785ef348cdc9c95728cf2fca49010018ab043d

如果我們將值 2 改為 0，那麼結果如下。

Original data: Welcome to JavaTpoint
Compressed data: 785ef348cdc9c95728cf2fca49010018ab043d

壓縮大數據流

zlib庫提供了 comressobj() 功能來管理大數據流。此方法返回壓縮對象。語法如下。

語法-

compressobj(level=-1, method=DEFLATED, wbits=15, memLevel=8, strategy=Z_DEFAULT_STRATEGY[, zdict])

參數-

• 上面的方法接受 wbits 作為處理窗口大小的參數，輸出中包含頭和尾。以下是的可能值

| 價值 | 窗口大小對數 | 輸出 |
| +9 至+15 | 基數 2 | 它包括 zlib 頭部和尾部。 |
| +9 至-15 | 表示 wbit 的絕對值 | 不包括標題和尾部。 |
| +25 至+31 | 該值的低 4 位。 | 它包括報頭和尾部校驗和。 |

• 方法參數定義了壓縮中使用的演算法。放氣是默認的或者我們可以說當前可能的演算法。
• 策略參數定義了壓縮調優。建議現在只使用其默認值。

讓我們理解下面的例子

示例-

import zlib
import binascii

data = 'Welcome to JavaTpoint'

compress = zlib.compressobj(zlib.Z_DEFAULT_COMPRESSION, zlib.DEFLATED, -15)
compressed_data = compress.compress(data)
compressed_data += compress.flush()

print('Original: ' + data)
print('Compressed data: ' + binascii.hexlify(compressed_data))

輸出:

Original: Hello world
Compressed data: f348cdc9c95728cf2fca490100

解釋-

我們取了一個簡單的字元串值，它不是一個大數據流，它的目的是顯示 compressobj() 函數的工作情況。字元串「歡迎使用 JavaTpoint」已被壓縮。通常，當數據流太大或不適合內存時，使用這種方法。這種方法在一個更大的應用中起著至關重要的作用，在這個應用中，我們可以配置壓縮，並且可以用來連續壓縮部分數據。

它在需要壓縮的地方起著重要的作用。藉助compression . compression(data)方法，我們可以壓縮和刷新數據塊，而無需在內存中累積全部數據。

壓縮文件

我們將使用壓縮()方法來壓縮文件。語法與前面的例子相似。

在下面的例子中，我們將壓縮 PNG 圖像「mountain.png」。

讓我們理解下面的例子。

示例-

import zlib

original_data = open(r'C:\Users\DEVANSH SHARMA\Pictures\Saved Pictures\mountain.png', 'rb').read()
compressed_data = zlib.compress(original_data, zlib.Z_BEST_COMPRESSION)

compress_ratio = (float(len(original_data)) - float(len(compressed_data))) / float(len(original_data))
print('Compressed: %d%%' % (100.0 * compress_ratio))

輸出:

Compressed: 10%

在上面的例子中，我們使用了 Z_BEST_COMPRESSION，這是該演算法必須提供的最佳壓縮級別。在下一行中，我們根據壓縮數據長度與原始數據的比率來計算壓縮級別。文件被壓縮了 13%，這就是如何壓縮 ASCII 字元串或二進位圖像數據。

將壓縮數據保存到文件

我們還可以將壓縮的數據保存在一個文件中以供進一步使用。在下面的例子中，我們將一些壓縮文本顯示到一個文件中。

示例-

import zlib

my_data = 'Welcome to JavaTpoint'

compressed_data = zlib.compress(my_data, 2)

f = open('outfile.txt', 'w')
f.write(compressed_data)
f.close()

當我們運行上述程序時，它會壓縮給定的字元串，並將壓縮後的數據保存到一個名為「output.txt」的文件中。

解壓

解壓縮也是應用的一個重要方面。zlib庫提供了解壓()方法。下面是它的語法。

語法:

decompress(data, wbits=MAX_WBITS, bufsize=DEF_BUF_SIZE)

參數-

• 數據參數是位元組格式的值。
• wbits 參數用於管理歷史緩衝區的大小。可能的緩衝值如下。

| 價值 | 窗口大小對數 | 投入 |
| +8 至+15 | 基數 2 | 它包括 zlib 頭部和尾部 |
| -8 到-15 歲 | 它代表了 wbits 的絕對優勢 | 它包括沒有頭和尾的原始流 |
| +24 至+31 = 16 + (8 至 15) | 它代表該值的低 4 位 | 它包括 gzip 標題和尾部 |
| +40 至+47 = 32 + (8 至 15) | 它代表該值的低 4 位 | zlib 或 gzip 格式 |

• bufsize 參數指示緩衝區大小。這個論點最好的一點是，它不需要精確；當需要額外的緩衝區時，它的值會自動增加。

讓我們理解下面的例子。

示例-

import zlib
data = 'Welcome to JavaTpoint'

compressed_data = zlib.compress(data, 2)
decompressed_data = zlib.decompress(compressed_data)

print('Decompressed data: ' + decompressed_data)

輸出:

Welcome to JavaTpoint

解壓縮大數據流

在解壓縮大數據流時，由於數據的大小或來源，我們可能會面臨內存管理問題。我們有可能無法將所有可用的內存用於該特定任務。因此，解壓縮 obj() 允許我們將一個大的流分成多個塊，這些塊可以單獨解壓縮。

語法如下。

語法-

decompressobj(wbits=15[, zdict])

上述方法返回解壓對象，用於解壓特定數據。

讓我們理解下面的例子。

示例-

import zlib

data = 'Welcome to JavaTpoint'

compress = zlib.compressobj(zlib.Z_DEFAULT_COMPRESSION, zlib.DEFLATED, +15)
compressed_data = compress.compress(data)
compressed_data += compress.flush()

print('Data before Decompress: ' + data)
print('Data After Decompress: ' + compressed_data)

f = open('compressed.datd', 'w')
f.write(compressed_data)
f.close()

CHUNKSIZE = 1024

data2 = zlib.decompressobj()
my_file = open('compressed.dat', 'rb')            
buffer_value = my_file.read(CHUNKSIZE)

# Decompress stream chunks
while buffer_value:
    decompressed_data = data2.decompress(buf)
    buf = my_file.read(CHUNKSIZE)

decompressed_data += data2.flush()

print('Decompressed data: ' + decompressed_data)

my_file.close()

輸出:

Data Before Decompress: Welcome to JavaTpoint
Data After Decompress - #@$%%#@@#s
Decompressed Data: Welcome to JavaTpoint

從文件中解壓縮數據

正如我們在前面的例子中所討論的，我們可以輕鬆地解壓縮文件中包含的數據。這個例子類似於前面的例子；我們從文件中獲取數據，只是在這種情況下，我們將使用解壓()方法。當數據小到可以很容易地放入內存時，這種方法很有用。

讓我們理解下面的例子。

示例-

import zlib

compressed_data = open('hello.dat', 'rb').read()
decompressed_data = zlib.decompress(compressed_data)
print(decompressed_data)

解釋-

我們已經閱讀了包含「歡迎來到 JavaTpoint」的 hello.dat。但是，該文件包含一個小字元串，因此我們使用了解壓縮()而不是解壓縮 obj() 函數。

結論

當應用需要安全級別的壓縮時，Python zlib庫非常有用。它有一堆優秀的功能。我們已經討論了 zlib庫的一些重要概念，儘管有許多函數可用。壓縮()和解壓縮()方法用於小數據，而壓縮 obj()和解壓縮 obj()方法通過支持數據流的壓縮/解壓縮來提供更大的靈活性。