我正在尝试以编程方式修改excel文件(xlsx)。我可以成功解压，根据需要修改xml，然后重新压缩。但是，每次我打开excel时都会收到警告，即使它确实读取了文件。我相信错误是由于使用的压缩方法造成的。这是我能得到的最接近的示例:解压7zxoriginal.xlsx-o./decomp_xlsx..做一些事情..压缩7za-tzipnew./decomp_xlsx/*重命名mv./new.zip./new.xlsx我得到的错误是:Excel在“new.xlsx”中发现不可读的内容。是否要恢复此工作簿的内容？如果您信任此工作簿的来源，请单击"is"。来自ECMA-376-2Office
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我正在考虑使用亚马逊云来满足我所有的模拟需求。生成的sim文件非常大，我想将它们移动到我的本地驱动器以便于分析等。你必须为你移动的数据付费，所以我想尽可能小地压缩我所有的sim解决方案。它们只是以.mat文件形式保存的numpy数组，使用:importscipy.ioassiosio.savemat(filepath,do_compression=True)所以我的问题是，压缩numpy数组(它们当前存储在.mat文件中，但我可以使用任何python方法存储它们)的最佳方法是什么，使用python压缩保存、linux压缩或两者兼而有之？我在linux环境下，对任何一种文件压缩都是开放的
我正在考虑使用亚马逊云来满足我所有的模拟需求。生成的sim文件非常大，我想将它们移动到我的本地驱动器以便于分析等。你必须为你移动的数据付费，所以我想尽可能小地压缩我所有的sim解决方案。它们只是以.mat文件形式保存的numpy数组，使用:importscipy.ioassiosio.savemat(filepath,do_compression=True)所以我的问题是，压缩numpy数组(它们当前存储在.mat文件中，但我可以使用任何python方法存储它们)的最佳方法是什么，使用python压缩保存、linux压缩或两者兼而有之？我在linux环境下，对任何一种文件压缩都是开放的
我有一个程序可以读写非常大的文本文件。然而，由于这些文件的格式(它们是二进制数据的ASCII表示)，这些文件实际上很容易压缩。例如，其中一些文件的大小超过10GB，但gzip可实现95%的压缩。我不能修改程序，但是磁盘空间很宝贵，所以我需要设置一种方法，它可以在透明地压缩和解压缩这些文件的同时读取和写入这些文件。该程序只能读写文件，据我所知，我需要为输入和输出设置一个命名管道。有些人建议使用压缩文件系统，这似乎也可行。如何使两者都起作用？技术信息:我使用的是现代Linux。该程序读取一个单独的输入和输出文件。它按顺序读取输入文件，虽然是两次。它按顺序写入输出文件。
我有一个程序可以读写非常大的文本文件。然而，由于这些文件的格式(它们是二进制数据的ASCII表示)，这些文件实际上很容易压缩。例如，其中一些文件的大小超过10GB，但gzip可实现95%的压缩。我不能修改程序，但是磁盘空间很宝贵，所以我需要设置一种方法，它可以在透明地压缩和解压缩这些文件的同时读取和写入这些文件。该程序只能读写文件，据我所知，我需要为输入和输出设置一个命名管道。有些人建议使用压缩文件系统，这似乎也可行。如何使两者都起作用？技术信息:我使用的是现代Linux。该程序读取一个单独的输入和输出文件。它按顺序读取输入文件，虽然是两次。它按顺序写入输出文件。
目录1、分步压缩1.1、文件打包1.2、关于为何需要f参数1.3、压缩包2、分步解压2.1、解压2.2、解包3、一步压缩与解压 在Windows上我们常用压缩软件完成文件的压缩，在Linux上我们可以使用命令来完成文件压缩。 首先，任意创建两个测试文件：main.c和test。其内容如下：1、分步压缩1.1、文件打包 通常我们需要压缩到一起的文件有多个，比如在网上下载的软件的压缩包，其中不止是软件的可执行程序，经常还包括其他必须配置。所以需要先进行多个文件打包。 文件打包的命令为tar，其含有多个参数： 只进行打包的话，就只需要c、f两个参数，但通常还会加上v参数
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。这个问题似乎不是关于aspecificprogrammingproblem,asoftwarealgorithm,orsoftwaretoolsprimarilyusedbyprogrammers的.如果您认为这个问题是关于anotherStackExchangesite的主题，您可以发表评论，说明问题可能在哪里得到解答。关闭6年前。Improvethisquestion我有任务:我有Windows制作的rar存档(文件夹、其中的文件等)，它通过FTP复制到Linux服务器。我想解压缩此存档以保持文件
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导语为了满足用户日益增长的日志存储大小，不影响用户的写入和查询性能。满足不同用户写入流量。同时用户日志长期保存，日志存储比较占用空间和成本。ES集群规格配置高，消耗资源和成本。我们基于Go语言设计了一个多用户多ES集群，日志备份到cos节省成本的方案。本篇实践基于Go语言编程。索引设计为了防止单个索引不断增加。影响ES集群查询写入性能，ES集群的索引设计主要采取如下方式：1. 租户分离：将索引按照租户进行分离，避免不同租户之间的数据混淆，提高ES集群的数据安全性和隔离性。2. 按月分割：将索引按照每个月进行分割，避免单个索引过大，提高ES集群的查询性能。3. 按大小固定rollover：将索引
