Python標準模塊中，有多個模塊用于數據的壓縮與解壓縮，如zipfile，gzip, bz2等等。上次介紹了zipfile模塊，今天就來講講zlib模塊。
zlib.compress(string[, level])
zlib.decompress(string[, wbits[, bufsize]])

zlib.compress用于壓縮流數據。參數string指定了要壓縮的數據流，參數level指定了壓縮的級別，它的取值范圍是1到9。壓縮速度與壓縮率成反比，1表示壓縮速度最快，而壓縮率最低，而9則表示壓縮速度最慢但壓縮率最高。zlib.decompress用于解壓數據。參數string指定了需要解壓的數據，wbits和bufsize分別用于設置系統緩沖區大小(window buffer )與輸出緩沖區大小(output buffer)。下面用一個例子來演示如何使用這兩個方法：
 

#coding=gbk import zlib, urllib fp = urllib.urlopen('http://localhost/default.html')str = fp.read()fp.close() #---- 壓縮數據流。str1 = zlib.compress(str, zlib.Z_BEST_COMPRESSION)str2 = zlib.decompress(str1)print len(str)print len(str1)print len(str2) # ---- 結果#5783#1531#5783

我們也可以使用Compress/Decompress對象來對數據進行壓縮/解壓縮。zlib.compressobj([level]) 與zlib.decompress(string[, wbits[, bufsize]]) 分別創建Compress/Decompress縮對象。通過對象對數據進行壓縮和解壓縮的使用方式與上面介紹的zlib.compress,zlib.decompress非常類似。但兩者對數據的壓縮還是有區別的，這主要體現在對大量數據進行操作的情況下。假如現在要壓縮一個非常大的數據文件（上百M），如果使用zlib.compress來壓縮的話，必須先一次性將文件里的數據讀到內存里，然后將數據進行壓縮。這樣勢必會戰用太多的內存。如果使用對象來進行壓縮，那么沒有必要一次性讀取文件的所有數據，可以先讀一部分數據到內存里進行壓縮，壓縮完后寫入文件，然后再讀其他部分的數據壓縮，如此循環重復，只到壓縮完整個文件。下面一個例子來演示這之間的區別：
 

#coding=gbk import zlib, urllib fp = urllib.urlopen('http://localhost/default.html')  # 訪問的到的網址。data = fp.read()fp.close() #---- 壓縮數據流str1 = zlib.compress(data, zlib.Z_BEST_COMPRESSION)str2 = zlib.decompress(str1)print '原始數據長度：', len(data)print '-' * 30print 'zlib.compress壓縮后：', len(str1)print 'zlib.decompress解壓后：', len(str2)print '-' * 30 #---- 使用Compress, Decompress對象對數據流進行壓縮/解壓縮com_obj = zlib.compressobj(zlib.Z_BEST_COMPRESSION)decom_obj = zlib.decompressobj() str_obj = com_obj.compress(data)str_obj += com_obj.flush()print 'Compress.compress壓縮后：', len(str_obj) str_obj1 = decom_obj.decompress(str_obj)str_obj1 += decom_obj.flush()print 'Decompress.decompress解壓后：', len(str_obj1)print '-' * 30 #---- 使用Compress, Decompress對象，對數據進行分塊壓縮/解壓縮。com_obj1 = zlib.compressobj(zlib.Z_BEST_COMPRESSION)decom_obj1 = zlib.decompressobj()chunk_size = 30; #原始數據分塊str_chunks = [data[i * chunk_size:(i + 1) * chunk_size] /  for i in range((len(data) + chunk_size) / chunk_size)] str_obj2 = ''for chunk in str_chunks:  str_obj2 += com_obj1.compress(chunk)str_obj2 += com_obj1.flush()print '分塊壓縮后：', len(str_obj2) #壓縮數據分塊解壓str_chunks = [str_obj2[i * chunk_size:(i + 1) * chunk_size] /  for i in range((len(str_obj2) + chunk_size) / chunk_size)]str_obj2 = ''for chunk in str_chunks:  str_obj2 += decom_obj1.decompress(chunk)str_obj2 += decom_obj1.flush()print '分塊解壓后：', len(str_obj2) # ---- 結果 ------------------------原始數據長度： 5783------------------------------zlib.compress壓縮后： 1531zlib.decompress解壓后： 5783------------------------------Compress.compress壓縮后： 1531Decompress.decompress解壓后： 5783------------------------------分塊壓縮后： 1531分塊解壓后： 5783