파이썬에서 ZipFile 열기

from zipfile import ZipFile로 압축 해제하지 않고 사용하기

from zipfile import ZipFile
import pandas as pd
# zip파일 열기(압축 해제하지않고 사용)
z = ZipFile('sentiment labelled sentences.zip')

# 어떤 리스트가 있는지 확인
z.namelist()
# 출력 결과
# ['sentiment labelled sentences/amazon_cells_labelled.txt']

# zip파일의 데이터를 불러 읽어옴.
# 편집 작업 시 아래와 같이 `pd.read_csv` 같은 함수로 변경(옮겨)하여 사용
data = z.open('sentiment labelled sentences/amazon_cells_labelled.txt')
df = pd.read_csv(data, sep="\t", header=None)

# 자세한 정보 확인
zip_info = my_zip.getinfo('sentiment labelled sentences/amazon_cells_labelled.txt')  
print(zip_info.filename) #파일 이름
print(zip_info.file_size)#파일 사이즈
print(zip_info.date_time)#작성일

zip파일을 경로에 실제로 압축 해제하기

!unzip test.zip

# -d옵션으로 경로 지정 가능(폴더 자동 생성)
%unzip test.zip -d test_folder/

from zipfile import ZipFile

#특정 파일만 압축 해제할 경우 사용(리스트 for문이라 시간이 꽤 걸림)
directory = './' #현재 경로
with ZipFile('TeamA_name2.zip') as f :
  x = [f.extract(file, directory) for file in f.namelist() if file.endswith('jpg')] #특정 확장자만 압축 해제하기(endwith('jpg'))
#x는 아무 변수나 줘도 됩니다.

# 전체 압축 해제를 원하는 경우(엄청 빠름)
import zipfile

zip_file=zipfile.ZipFile('TeamA_name2.zip')#파일 이름
zip_file.extractall(path='/content/temtem')#압축 해제 경로, default(path=None)

외부 경로를 통해 zip파일을 다운 받고 압축 해제하기(케라스 데이터셋에 저장)

## Download the movielens data from website url
import tensorflow.keras as keras
from zipfile import ZipFile
from pathlib import Path

import os

#zip파일이 있는 url
zipped_url = (
    'http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip'
)

#zip_file
zipped_file = keras.utils.get_file(
    'zipped_dataset.zip', zipped_url, extract=True
)


keras_path = Path(zipped_file).parents[0] #전의 경로 설정
print('datasets path:', keras_path)       #데이터들이 케라스 폴더에 저장됩니다.
# datasets path: /root/.keras/datasets

print(os.listdir(keras_path))
#['ml-latest-small', 'zipped_dataset.zip']

movielens_dir = keras_path / os.listdir(keras_path)[0] #keras_path의 파일 목록 중 첫번째 목록을 임의로 지정

#런타임 1회만 사용 가능
if not movielens_dir.exists(): 
    with ZipFile(zipped_file, "r") as zip:
        zip.extractall(path=keras_path) #압축 해제
print(os.listdir(movielens_dir))
#['tags.csv', 'movies.csv', 'README.txt', 'links.csv', 'ratings.csv']