rar压缩文件用代码读取也需要一些注意事项的，有同学说rar文件解压了再用正常的读取程序不行吗？

可以是可以，但是当数据大到一定程度时，解压可能要几个小时......直接用python把里面的数据读取出来然后存储就行，这个时间就会比解压后再去读取会快很多，而且不需要解压，就不会占用更多的内存空间。

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案例背景

有一个文本压缩包，有7个文件夹，每个文件夹里面有上万条对应主题的txt文件：

 我解压过，一个文件夹要解压1个多小时...7个要多久根本顶不住....而且我需要里面的文本做分类数据，但是我也不需要很多，每种1w条就行，现在就读取这个rar文件，把里面的每个文件夹下抽取1w个txt文本，然后存入excel表里面，并且写上对应的标签。

前置准备

需要rarfile 和unrar两个包

pip install rarfile
pip install unrar

还需要一个exe文件，下载链接：

下载：UnRAR.exe
链接: https:///s/1St0XHD3wMB8v6CrDsvLK4g
提取码: 9hr5

将 UnRAR.exe，与你写的py或者ipynb文件目放在同一录下，就可以成功运行解压rar文件了。

不加这个可能会读取不全，就是这个txt文件可能有100个字，不加这个exe文件可能只读取了10个字.....而且可能报错：

raise BadRarFile("Failed the read enough data: req=%d got=%d" % (orig, len(data)))
rarfile.BadRarFile: Failed the read enough data: req=1151 got=52

正式读取

导入包

import rarfile
import os
import pandas as pd

打开这个rar文件，查看前10个文件

rf = rarfile.RarFile("News.rar") # 打开rar文件
rf.namelist()[:10]

查看前两个文件的文字：

for file_name in rf.namelist()[:2]:
    with rf.open(file_name) as f:
        print(f.read().decode('utf-8'))

 

 确实是教育主题的文字。

rar里面的文件打开也是open 的方法，然后.read()，再utf-8解码。

获取文件列表

#获取文件列表
folder_files = {}
for info in rf.infolist():
    path_parts = os.path.split(info.filename)
    if path_parts[0] not in folder_files:
        folder_files[path_parts[0]] = []
    if not path_parts[1]:
        continue
    folder_files[path_parts[0]].append(path_parts[1])

上面会生成一个字典，字典的键就是文件夹的名称，值就是一个列表，装着这个文件夹下面的所有文件名称。

我们可以查看一下有几个文件夹，每个文件夹里面有几个文件：

print(len(folder_files))
for folder, files in folder_files.items():
    print(f"{folder}文件夹下有{len(files)}文件")

 7个主题没有问题，每个主题的文件个数也是对得上的。

现在我每个文件夹下面只取前1w条就行。

#每类只取前1w个
for folder, files in folder_files.items():
    folder_files[folder]=files[:10000]

然后查看：

for folder, files in folder_files.items():
    print(f"{folder}文件夹下有{len(files)}文件")

 文件夹和对应的前1w个文件的名称都准备好了，下面就是循环读取，然后提出来存在df数据框里面。

df=pd.DataFrame(columns=['内容','种类'])
for folder, files in folder_files.items():
    print(f"{folder}读取中")
    for file in files:
        file_names=f'{folder}/{file}'
        with rf.open(file_names) as f:     
            df=df.append({'内容':f.read().decode('utf-8'),'种类':folder}, ignore_index=True)

最后储存：

df.to_excel('文本.xlsx',index=False)

 同名目录就会多出一个excel文件，查看：

 

 总共7w条，整合好了，后面再用这个数据就很方便。