python里如何计算大文件的md5】的更多相关文章

在python3中,有了一个hashlib,可以用来计算md5,这里先给出一个简单的例子: import hashlib sstr="i love hanyu" print(hashlib.md5(sstr).hexdigest()) 很遗憾的,出错了,错误信息是: C:\Python35\python.exe C:/pylearn/bottlelearn/3.py Traceback (most recent call last): File "C:/pylearn/bot…
使用python求字符串或文件的MD5 五月 21st, 2008 #以下可在python3000运行. #字符串md5,用你的字符串代替'字符串'中的内容. import hashlib md5=hashlib.md5('字符串'.encode('utf-8′)).hexdigest() print(md5) #求文件md5 import hashlib #文件位置中的路径,请用双反斜杠, 如'D:\\abc\\www\\b.msi' file='[文件位置]' md5file=open(fi…
Python逐块读取大文件行数的代码 - 为程序员服务 python数文件行数最简单的方法是使用enumerate方法,但是如果文件很大的话,这个方法就有点慢了,我们可以逐块的读取文件的内容,然后按块来数块内的\n数,从而确定行数. 如下实现代码: def blocks(file, size=65536): while True: b = files.read(size) if not b: break yield b with open("file", "r")…
删除Git记录里的大文件 仓库自身的增长 大多数版本控制系统存储的是一组初始文件,以及每个文件随着时间的演进而逐步积累起来的差异:而 Git 则会把文件的每一个差异化版本都记录在案.这意味着,即使你只改动了某个文件的一行内容,Git 也会生成一个全新的对象来存储新的文件内容.久而久之,Git 仓库会变得十分臃肿. 解决办法 step 1. 把代码拉到本地 git clone git@github.com:congyucn/GAN-102CategoryFlower.git step 2. 查看占…
原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_97 最近无论是面试还是笔试,有一个高频问题始终阴魂不散,那就是给一个大文件,至少超过10g,在内存有限的情况下(低于2g),该以什么姿势读它? 所有人都知道,用python读文件有一套"标准流程": def retrun_count(fname): """计算文件有多少行 """ count = 0 with open(fname) as file: for…
1. 将大文件拆分为小文件 I 通过二进制的方式将大文件读取出来,将其拆分存,以不同的文件方式存放在一个目录下面 II 提供两种操作方式交互式和命令行模式 #! usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import sys, os megebytes = 1024 * 1000 chunksize = int(1.4 * megebytes) def clear_dir(target_dir): """ 清空目录 :param target…
4个.sql格式的文件,2G大小,直接插入mysql数据中,文件太大了,导入不进去. 太大的文件用python处理也很麻烦,处理不了,只能先分隔成小文件处理. 文件中数据格式:其中values里面的数据才是需要的. insert into posdata_track_12_1 (SEQID, HOSTID, HOSTNO, POS_TIME, POS_DATAFMT, POS_LAT, POS_LONG, POS_SPEED, POS_ANGLE, POS_STARS, POS_SIGLEVEL…
背景 根据部门的业务需求,需要在网络状态不良的情况下上传很大的文件(1G+).其中会遇到的问题:1,文件过大,超出服务端的请求大小限制:2,请求时间过长,请求超时:3,传输中断,必须重新上传导致前功尽弃.解决方案实现思路,拿到文件,保存文件唯一性标识,切割文件.分片上传.文件MD5验证.断点续传.手动重试上传. 前言 鉴于过往有使用过webupload文件上传组件的经验,于是此次采用的是Plupload作为替换.Plupload是一款由著名的web编辑器TinyMCE团队开发的上传组件,简单易用…
一般的读取文件的方法: with open(file_path, "r") as f: print f.read() 或者 with open(file_path,"r") as f: for line in f.readlines(): print line read()是一次性把文件内容以字符串的方式读到内存,放到一个字符串变量中 readlines() 是一次性读取所有内容,并按行生成一个list 因一次性读取,若文件内容过大,则会将内存爆掉.报错:"…
楼主用的linux,一旦数据达到几万,文件夹打开就会变卡,同时也方便同时分工协作,便于git管理,写了个将大文件夹分割成多个小文件夹的脚本 如操作文件夹:img,脚本不破坏img的数据,创建img_1/img_2……,脚本与操作文件夹必须在同一根目录 运行时需要手动修改:mv_file('img', 10) # 操作目录,单文件夹存放数量 import os import shutil def mv_file(img, num): list_ = os.listdir(img) if num >…