Fedora가 zip 압축을 풀 때 중국어 왜곡 문자를 해결하는 Python 방법
머리말
Windows에서는 파일 압축에 문제가 없는 경우가 많지만, Linux에서는 문자 깨짐 현상이 나타나는 경우가 많습니다. 과거에는 Ubuntu에서는 `unzip -O GBK filename.zip`
만 사용할 수 있었습니다. Fedora로 전환한 후에는 아직 왜곡된 압축 파일이 발견되지 않았습니다. 밤에 책 CD를 다운로드했는데 문자가 깨져서 다시 나타났습니다. 성공하지 못한 채 이전 방법을 시도했습니다. unzip 도움말을 보니 -O 매개변수가 없습니다. == 방금 Python을 사용하여 솔루션을 찾았습니다. 공유해 주세요.
접미사가 `.py`인 새 파일을 만들고 코드를 직접 복사하여 붙여넣습니다.
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import os import sys import zipfile print "Processing File " + sys.argv[1] file=zipfile.ZipFile(sys.argv[1],"r"); for name in file.namelist(): utf8name=name.decode('gbk') print "Extracting " + utf8name pathname = os.path.dirname(utf8name) if not os.path.exists(pathname) and pathname!= "": os.makedirs(pathname) data = file.read(name) if not os.path.exists(utf8name): fo = open(utf8name, "w") fo.write(data) fo.close file.close()
압축해제 zip 파일을 실행하고, 그리고 귀여운 중국인이 나옵니다.
python 文件名.py 需要解压的文件名.zip
요약
자, 이 질문은 간단합니다. 다들 배웠어? 이 글이 모든 분들의 공부나 업무에 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠습니다. 궁금한 점이 있으시면 메시지를 남겨주세요.
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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.

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.

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 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.
