我们都知道如何上传单个文件,但如果有大量文件或大量数据,这就扎心了,可能会变得单调。因此目前想到一种办法,将文件压缩成zip包,然后再解压到工作目录
解压缩文件
import zipfile import os files = zipfile.ZipFile('homework.zip', 'r') files.extractall(os.getcwd()) files.close()
打包成zip
但是,有时可能还需要从笔记本中下载多个文件。有几种方法可以做到这一点,但最简单的方法是压缩目录并下载zip文件:
import shutil shutil.make_archive(output_filename_dont_add_.zip, 'zip', directory_to_download)
拓展:如果通过上面那种解压方式,文件中有中文名字的话会出现乱码,由于暂时没有这种需求,所以就不贴了
补充知识:jupyter notebook 上传文件夹问题
jupyter notebook本地直接解压缩后,只能上传单个或多个文件,多个文件夹无法上传。
直接在本地的文件夹下:C:\Users\Administrator(自己的电脑路径),直接拷贝文件夹即可。
以上这篇使用Jupyter notebooks上传文件夹或大量数据到服务器就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年10月05日
2024年10月05日
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