python如何存储文件大小

在Python中存储文件大小的方法有多种，包括使用os模块、pathlib模块以及shutil模块等。通过os模块获取文件大小、通过pathlib模块获取文件大小、通过shutil模块获取文件大小。下面，我们详细介绍如何使用这些方法来获取和存储文件大小信息。

一、通过os模块获取文件大小

os模块是Python标准库中的一个模块，提供了操作系统相关的函数接口，其中包括了获取文件大小的功能。使用os.path.getsize函数可以方便地获取文件的大小。

import os

def get_file_size(file_path):
    return os.path.getsize(file_path)
file_path = 'example.txt'
file_size = get_file_size(file_path)
print(f"The size of the file is: {file_size} bytes")

在上述代码中，通过os.path.getsize函数获取文件的大小，并将结果存储在变量file_size中，然后输出文件大小。os.path.getsize函数返回的是文件的大小，以字节为单位。

二、通过pathlib模块获取文件大小

pathlib模块是Python 3.4引入的新模块，用于处理文件和目录路径。它提供了面向对象的路径操作方法，其中包含了获取文件大小的方法。

from pathlib import Path

def get_file_size(file_path):
    file = Path(file_path)
    return file.stat().st_size
file_path = 'example.txt'
file_size = get_file_size(file_path)
print(f"The size of the file is: {file_size} bytes")

在上述代码中，通过Path类创建文件路径对象，并使用stat()方法获取文件的状态信息，其中st_size属性表示文件的大小。

三、通过shutil模块获取文件大小

shutil模块提供了高级的文件操作功能，虽然它没有直接提供获取文件大小的方法，但可以通过与其他模块结合使用来实现这一功能。

import os

import shutil
def get_file_size(file_path):
    return shutil.disk_usage(os.path.dirname(file_path)).used
file_path = 'example.txt'
file_size = get_file_size(file_path)
print(f"The size of the file is: {file_size} bytes")

在上述代码中，通过shutil.disk_usage函数获取磁盘使用情况，并通过os.path.dirname函数获取文件所在目录的路径，然后计算文件的大小。

四、存储文件大小到数据库

获取文件大小后，可以将其存储到数据库中，以便后续查询和分析。下面以SQLite为例，介绍如何将文件大小存储到数据库中。

import os

import sqlite3
def get_file_size(file_path):
    return os.path.getsize(file_path)
def store_file_size(file_path):
    file_size = get_file_size(file_path)
    conn = sqlite3.connect('file_info.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS file_sizes
                      (file_path TEXT, file_size INTEGER)''')
    cursor.execute("INSERT INTO file_sizes (file_path, file_size) VALUES (?, ?)",
                   (file_path, file_size))
    conn.commit()
    conn.close()
file_path = 'example.txt'
store_file_size(file_path)
print(f"Stored the size of the file '{file_path}' in the database.")

在上述代码中，首先获取文件的大小，然后将其存储到SQLite数据库中。通过sqlite3.connect函数连接数据库，如果数据库文件不存在会自动创建。通过cursor.execute函数执行SQL语句，创建表并插入文件大小数据。

五、通过Pandas存储文件大小

Pandas是一个强大的数据分析库，可以方便地处理和存储各种类型的数据。下面介绍如何使用Pandas将文件大小存储到CSV文件中。

import os

import pandas as pd
def get_file_size(file_path):
    return os.path.getsize(file_path)
def store_file_size(file_path):
    file_size = get_file_size(file_path)
    data = {'file_path': [file_path], 'file_size': [file_size]}
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv('file_sizes.csv', mode='a', header=False, index=False)
file_path = 'example.txt'
store_file_size(file_path)
print(f"Stored the size of the file '{file_path}' in the CSV file.")

在上述代码中，首先获取文件的大小，然后将其存储到Pandas DataFrame中，并通过to_csv方法将DataFrame写入CSV文件中。使用mode='a'参数以追加模式写入文件，header=False参数表示不写入列名。

六、使用JSON存储文件大小

JSON是一种轻量级的数据交换格式，常用于存储和传输结构化数据。下面介绍如何使用JSON将文件大小存储到JSON文件中。

import os

import json
def get_file_size(file_path):
    return os.path.getsize(file_path)
def store_file_size(file_path):
    file_size = get_file_size(file_path)
    data = {'file_path': file_path, 'file_size': file_size}
    with open('file_sizes.json', 'a') as f:
        json.dump(data, f)
        f.write('\n')
file_path = 'example.txt'
store_file_size(file_path)
print(f"Stored the size of the file '{file_path}' in the JSON file.")

在上述代码中，首先获取文件的大小，然后将其存储到字典中，并通过json.dump方法将字典写入JSON文件中。使用with open语句以追加模式打开文件，每次写入数据后换行。

七、通过日志记录文件大小

日志记录是一种常见的调试和监控技术，可以用于记录文件大小变化。下面介绍如何使用Python的logging模块记录文件大小。

import os

import logging
def get_file_size(file_path):
    return os.path.getsize(file_path)
def log_file_size(file_path):
    file_size = get_file_size(file_path)
    logging.basicConfig(filename='file_sizes.log', level=logging.INFO)
    logging.info(f"File: {file_path}, Size: {file_size} bytes")
file_path = 'example.txt'
log_file_size(file_path)
print(f"Logged the size of the file '{file_path}' in the log file.")

在上述代码中，首先获取文件的大小，然后通过logging模块记录文件大小信息。使用logging.basicConfig函数配置日志记录器，指定日志文件名和日志级别，通过logging.info函数记录日志信息。

八、通过Excel存储文件大小

Excel是一种常用的电子表格工具，可以用于存储和分析数据。下面介绍如何使用openpyxl库将文件大小存储到Excel文件中。

import os

from openpyxl import Workbook
def get_file_size(file_path):
    return os.path.getsize(file_path)
def store_file_size(file_path):
    file_size = get_file_size(file_path)
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    ws.append(['File Path', 'File Size'])
    ws.append([file_path, file_size])
    wb.save('file_sizes.xlsx')
file_path = 'example.txt'
store_file_size(file_path)
print(f"Stored the size of the file '{file_path}' in the Excel file.")

在上述代码中，首先获取文件的大小，然后通过openpyxl库创建Excel工作簿和工作表，并将文件大小信息写入工作表中，最后保存Excel文件。

九、通过Redis存储文件大小

Redis是一种开源的内存数据结构存储，用作数据库、缓存和消息代理。下面介绍如何使用redis-py库将文件大小存储到Redis中。

import os

import redis
def get_file_size(file_path):
    return os.path.getsize(file_path)
def store_file_size(file_path):
    file_size = get_file_size(file_path)
    r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    r.set(file_path, file_size)
file_path = 'example.txt'
store_file_size(file_path)
print(f"Stored the size of the file '{file_path}' in Redis.")

在上述代码中，首先获取文件的大小，然后通过redis-py库连接Redis服务器，并将文件路径作为键，文件大小作为值存储到Redis中。

十、通过MongoDB存储文件大小

MongoDB是一种面向文档的NoSQL数据库，适用于存储和查询大量数据。下面介绍如何使用pymongo库将文件大小存储到MongoDB中。

import os

import pymongo
def get_file_size(file_path):
    return os.path.getsize(file_path)
def store_file_size(file_path):
    file_size = get_file_size(file_path)
    client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
    db = client["file_info"]
    collection = db["file_sizes"]
    collection.insert_one({"file_path": file_path, "file_size": file_size})
file_path = 'example.txt'
store_file_size(file_path)
print(f"Stored the size of the file '{file_path}' in MongoDB.")

在上述代码中，首先获取文件的大小，然后通过pymongo库连接MongoDB服务器，并将文件大小信息插入到MongoDB集合中。

十一、通过InfluxDB存储文件大小

InfluxDB是一种高性能的时间序列数据库，适用于存储和查询时间序列数据。下面介绍如何使用influxdb-client库将文件大小存储到InfluxDB中。

import os

from influxdb_client import InfluxDBClient, Point, WritePrecision
def get_file_size(file_path):
    return os.path.getsize(file_path)
def store_file_size(file_path):
    file_size = get_file_size(file_path)
    client = InfluxDBClient(url="http://localhost:8086", token="my-token", org="my-org")
    write_api = client.write_api(write_options=WritePrecision.NS)
    point = Point("file_size").tag("file_path", file_path).field("size", file_size)
    write_api.write(bucket="file_info", record=point)
file_path = 'example.txt'
store_file_size(file_path)
print(f"Stored the size of the file '{file_path}' in InfluxDB.")

在上述代码中，首先获取文件的大小，然后通过influxdb-client库连接InfluxDB服务器，并将文件大小信息写入到InfluxDB中。

十二、通过Prometheus存储文件大小

Prometheus是一种开源的系统监控和报警工具，适用于存储和查询时间序列数据。下面介绍如何使用prometheus_client库将文件大小存储到Prometheus中。

import os

from prometheus_client import CollectorRegistry, Gauge, push_to_gateway
def get_file_size(file_path):
    return os.path.getsize(file_path)
def store_file_size(file_path):
    file_size = get_file_size(file_path)
    registry = CollectorRegistry()
    g = Gauge('file_size', 'Size of the file', ['file_path'], registry=registry)
    g.labels(file_path=file_path).set(file_size)
    push_to_gateway('localhost:9091', job='file_size_job', registry=registry)
file_path = 'example.txt'
store_file_size(file_path)
print(f"Stored the size of the file '{file_path}' in Prometheus.")

在上述代码中，首先获取文件的大小，然后通过prometheus_client库将文件大小信息推送到Prometheus网关中。

十三、通过Graphite存储文件大小

Graphite是一种开源的实时图形和监控工具，适用于存储和查询时间序列数据。下面介绍如何使用graphyte库将文件大小存储到Graphite中。

import os

import graphyte
def get_file_size(file_path):
    return os.path.getsize(file_path)
def store_file_size(file_path):
    file_size = get_file_size(file_path)
    graphyte.init('localhost', prefix='file_size')
    graphyte.send(file_path, file_size)
file_path = 'example.txt'
store_file_size(file_path)
print(f"Stored the size of the file '{file_path}' in Graphite.")

在上述代码中，首先获取文件的大小，然后通过graphyte库将文件大小信息发送到Graphite服务器中。

十四、通过Elasticsearch存储文件大小

Elasticsearch是一种分布式搜索和分析引擎，适用于存储和查询大规模数据。下面介绍如何使用elasticsearch库将文件大小存储到Elasticsearch中。

import os

from elasticsearch import Elasticsearch
def get_file_size(file_path):
    return os.path.getsize(file_path)
def store_file_size(file_path):
    file_size = get_file_size(file_path)
    es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])
    es.index(index='file_info', body={'file_path': file_path, 'file_size': file_size})
file_path = 'example.txt'
store_file_size(file_path)
print(f"Stored the size of the file '{file_path}' in Elasticsearch.")

在上述代码中，首先获取文件的大小，然后通过elasticsearch库将文件大小信息存储到Elasticsearch索引中。

十五、通过RabbitMQ存储文件大小

RabbitMQ是一种开源的消息代理，适用于消息传递和队列管理。下面介绍如何使用pika库将文件大小存储到RabbitMQ中。

import os

import pika
def get_file_size(file_path):
    return os.path.getsize(file_path)
def store_file_size(file_path):
    file_size = get_file_size(file_path)
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue='file_sizes')
    channel.basic_publish(exchange='', routing_key='file_sizes', body=f"{file_path}:{file_size}")
    connection.close()
file_path = 'example.txt'
store_file_size(file_path)
print(f"Stored the size of the file '{file_path}' in RabbitMQ.")

在上述代码中，首先获取文件的大小，然后通过pika库将文件大小信息发送到RabbitMQ队列中。

十六、通过Kafka存储文件大小

Kafka是一种分布式流处理平台，适用于消息传递和实时数据处理。下面介绍如何使用kafka-python库将文件大小存储到Kafka中。

import os

from kafka import KafkaProducer
def get_file_size(file_path):
    return os.path.getsize(file_path)
def store_file_size(file_path):
    file_size = get_file_size(file_path)
    producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')
    producer.send('file_sizes', key=file_path.encode(), value=str(file_size).encode())
    producer.close()
file_path = 'example.txt'
store_file_size(file_path)
print(f"Stored the size of the file '{file_path}' in Kafka.")

在上述代码中，首先获取文件的大小，然后通过kafka-python库将文件大小信息发送到Kafka主题中。

十七、通过AWS S3存储文件大小

AWS S3是一种对象存储服务，适用于存储和检索任意数量的数据。下面介绍如何使用boto3库将文件大小存储到AWS S3中。

import os

import boto3
def get_file_size(file_path):
    return os.path.getsize(file_path)
def store_file_size(file_path):
    file_size = get_file_size(file_path)
    s3 = boto3.client('s3')
    s3.put_object(Bucket='my-bucket', Key=f'file_sizes/{file_path}.txt', Body=str(file_size))
file_path = 'example.txt'
store_file_size(file_path)
print(f"Stored the size of the file '{file_path}' in AWS S3.")

在上述代码中，首先获取文件的大小，然后通过boto3库将文件大小信息存储到AWS S3中。

十八、通过Google Cloud Storage存储文件大小

Google Cloud Storage是一种对象存储服务，适用于存储和检索任意数量的数据。下面介绍如何使用google-cloud-storage库将文件大小存储到Google Cloud Storage中。

import os

from google.cloud import storage
def get_file_size(file_path):
    return os.path.getsize(file_path)
def store_file_size(file_path):
    file_size = get_file_size(file_path)
    client = storage.Client()
    bucket = client.get_bucket('my-bucket')
    blob = bucket.blob(f'file_sizes/{file_path}.txt')
    blob.upload_from_string(str(file_size))
file_path = 'example.txt'
store_file_size(file_path)
print(f"Stored the size of the file '{file_path}' in Google Cloud Storage.")

在上述代码中，首先获取文件的大小，然后通过google-cloud-storage库将文件大小信息存储到Google Cloud Storage中。

十九、通过Azure Blob Storage存储文件大小

Azure Blob Storage是一种对象存储服务，适用于存储和检索任意数量的数据。下面介绍如何使用azure-storage-blob库将文件大小存储到Azure Blob Storage中。

import os

from azure.storage

相关问答FAQs：

如何使用Python获取文件的大小？
在Python中，可以使用os模块的stat()函数来获取文件的大小。通过os.path.getsize(file_path)方法，你可以轻松地获取指定文件的字节大小。例如：

import os

file_path = 'example.txt'
file_size = os.path.getsize(file_path)
print(f"文件大小为: {file_size} 字节")

这种方法非常简单明了，适合所有文件类型。

Python中有哪些库可以用来处理文件大小的操作？
除了os模块，pathlib库也是一个处理文件和路径的强大工具。使用Path对象的stat()方法，可以获取文件的多种属性，包括文件大小。示例如下：

from pathlib import Path

file_path = Path('example.txt')
file_size = file_path.stat().st_size
print(f"文件大小为: {file_size} 字节")

pathlib提供了更为现代的路径操作方式，适合更复杂的文件系统操作。

如何将文件大小转换为更易读的格式？
在Python中，可以创建一个函数，将字节数转换为KB、MB等更易读的单位。以下是一个示例：

def convert_size(size_bytes):
    if size_bytes == 0:
        return "0B"
    size_name = ("B", "KB", "MB", "GB", "TB")
    i = int(log(size_bytes, 1024))
    p = pow(1024, i)
    s = round(size_bytes / p, 2)
    return f"{s} {size_name[i]}"

file_size = os.path.getsize('example.txt')
print(f"文件大小为: {convert_size(file_size)}")

通过这种方式，用户可以更直观地理解文件的大小。