Python数据压缩神器

一、前言：

• 我使用数据压缩之前，我们先要思考一下，我们为什么要进行数据压缩。
• 数据压缩有利有弊，好处是当数据量大的时候我们能够节省空间；坏处是节省空间的同时也带来了时间上的消耗，也就是所谓的以时间换取空间。
• 当然，需不需要进行数据压缩还是要看具体的需求，毕竟压缩率越高，所需的时间消耗也会越高。
• zlib是提供数据压缩用的函式库，由Jean-loup Gailly与Mark Adler所开发，初版0.9版在1995年5月1日发表。zlib使用DEFLATE算法，最初是为libpng函式库所写的，后来普遍为许多软件所使用。此函式库为自由软件，使用zlib授权。截至2007年3月，zlib是包含在Coverity的美国国土安全部赞助者选择继续审查的开源项目。
• Python3中已经内置了zlib库。

二、zlib的使用：

• zlib的使用非常方便，一般我们只需要掌握两个方法就可以了

compress(data,[.level])

• data为待压缩的二进制数据，level为可选参数，0～9，级别越高压缩率越高，相对的耗时越高，默认为9

decompress(data)

• data为待解压数据

• 示例代码如下：

    import zlib
  
    str = b"hello word, i am anjie"
    # ---- 压缩数据流。
    str1 = zlib.compress(str, zlib.Z_BEST_COMPRESSION)
    str2 = zlib.decompress(str1)
    print('数据为压缩长度%d  '%len(str))
    print('数据压缩后长度%d'%len(str1))
    print('数据解压后长度%d'%len(str2))
  

• 执行结果如下：

    数据为压缩长度22  
    数据压缩后长度30
    数据解压后长度22
  

• 不敢相信，居然压缩了还变长了，这其实跟压缩原理有关，最简单的说就是数据中相同的数据点越多，压缩率就越高，不同点越多，压缩率越低，比如我们该一下数据再试一下。

• 代码修改为：

    import zlib
  
    str = b"hello word, i am anjie000000000000000000000000000000000000000000000000000000000"
    str1 = zlib.compress(str, zlib.Z_BEST_COMPRESSION)
    str2 = zlib.decompress(str1)
    print('数据为压缩长度%d  '%len(str))
    print('数据压缩后长度%d'%len(str1))
    print('数据解压后长度%d'%len(str2))
  

• 结果输出为：

    数据为压缩长度79  
    数据压缩后长度33
    数据解压后长度79
  

• 以后咱就可以想压就压了