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python - 如何在不压缩文件的情况下估计文件的可压缩性？

coder 2023-08-18 原文

我在存储文件的扭曲 python 中使用基于事件循环的服务器，我希望能够根据文件的可压缩性对文件进行分类。

如果他们从压缩中获益的可能性很高，他们会转到打开了 btrfs 压缩的目录，否则他们会转到其他地方。

我不需要确定 - 80% 的准确率就足够了，而且会节省大量磁盘空间。但由于也存在 CPU 和 fs 性能问题，我不能只保存压缩的所有内容。

文件以低兆字节为单位。我无法在不使用大量 CPU 并过度延迟事件循环或重构压缩算法以适应事件循环的情况下测试压缩它们。

是否有任何最佳实践可以快速估算可压缩性？我想到的是从文件开头获取一小块(几 kB)数据，对其进行测试压缩(可能会有可容忍的延迟)并以此为基础做出决定。

有什么建议吗？提示？我的推理和/或问题有缺陷吗？

最佳答案

从文件的中间开始只有 10K 就可以了。您不需要开头或结尾，因为它们可能包含不代表文件其余部分的标题或结尾信息。 10K 足以使用任何典型算法进行一定程度的压缩。这将预测整个文件的相对压缩量，在中间 10K 具有代表性的范围内。您获得的绝对比率将与整个文件的比率不同，但它与无压缩的差异量将允许您设置阈值。只需试验许多文件，看看在哪里设置阈值。

如前所述，您可以通过对明显已经压缩的文件不执行任何操作来节省时间，例如.png .jpg.、.mov、.pdf、.zip 等

测量熵不一定是一个好的指标，因为它只给出了可压缩性的零阶估计。如果熵表明它足够可压缩，那么它是正确的。如果熵表明它的可压缩性不够，那么它可能对也可能不对。您的实际压缩器是一个更好的压缩率估计器。在 10K 上运行它不会花很长时间。

关于python - 如何在不压缩文件的情况下估计文件的可压缩性？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12769933/

何在pythonsection的压缩器compressiontwisted

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