从字节大小返回人类可读大小的函数:

>>> human_readable(2048)
'2 kilobytes'
>>>

如何做到这一点?


当前回答

这个解决方案可能也会吸引你,这取决于你的思维方式:

from pathlib import Path    

def get_size(path = Path('.')):
    """ Gets file size, or total directory size """
    if path.is_file():
        size = path.stat().st_size
    elif path.is_dir():
        size = sum(file.stat().st_size for file in path.glob('*.*'))
    return size

def format_size(path, unit="MB"):
    """ Converts integers to common size units used in computing """
    bit_shift = {"B": 0,
            "kb": 7,
            "KB": 10,
            "mb": 17,
            "MB": 20,
            "gb": 27,
            "GB": 30,
            "TB": 40,}
    return "{:,.0f}".format(get_size(path) / float(1 << bit_shift[unit])) + " " + unit

# Tests and test results
>>> get_size("d:\\media\\bags of fun.avi")
'38 MB'
>>> get_size("d:\\media\\bags of fun.avi","KB")
'38,763 KB'
>>> get_size("d:\\media\\bags of fun.avi","kb")
'310,104 kb'

其他回答

def human_readable_data_quantity(quantity, multiple=1024):
    if quantity == 0:
        quantity = +0
    SUFFIXES = ["B"] + [i + {1000: "B", 1024: "iB"}[multiple] for i in "KMGTPEZY"]
    for suffix in SUFFIXES:
        if quantity < multiple or suffix == SUFFIXES[-1]:
            if suffix == SUFFIXES[0]:
                return "%d%s" % (quantity, suffix)
            else:
                return "%.1f%s" % (quantity, suffix)
        else:
            quantity /= multiple

这是我的版本。它不使用for循环。它具有常数复杂度O(1),理论上比这里使用for循环的答案更有效。

from math import log
unit_list = zip(['bytes', 'kB', 'MB', 'GB', 'TB', 'PB'], [0, 0, 1, 2, 2, 2])
def sizeof_fmt(num):
    """Human friendly file size"""
    if num > 1:
        exponent = min(int(log(num, 1024)), len(unit_list) - 1)
        quotient = float(num) / 1024**exponent
        unit, num_decimals = unit_list[exponent]
        format_string = '{:.%sf} {}' % (num_decimals)
        return format_string.format(quotient, unit)
    if num == 0:
        return '0 bytes'
    if num == 1:
        return '1 byte'

为了更清楚地说明发生了什么,我们可以省略字符串格式化的代码。以下是真正起作用的台词:

exponent = int(log(num, 1024))
quotient = num / 1024**exponent
unit_list[exponent]

下面是一个使用while的选项:

def number_format(n):
   n2, n3 = n, 0
   while n2 >= 1e3:
      n2 /= 1e3
      n3 += 1
   return '%.3f' % n2 + ('', ' k', ' M', ' G')[n3]

s = number_format(9012345678)
print(s == '9.012 G')

https://docs.python.org/reference/compound_stmts.html#while

您将在下面发现的决不是已经发布的解决方案中性能最好或最短的解决方案。相反,它专注于一个许多其他答案都忽略的特定问题。

即输入如999_995时的情况:

Python 3.6.1 ...
...
>>> value = 999_995
>>> base = 1000
>>> math.log(value, base)
1.999999276174054

哪个,被截断为最近的整数,并应用回输入给出

>>> order = int(math.log(value, base))
>>> value/base**order
999.995

这似乎正是我们所期望的,直到我们被要求控制输出精度。这就是事情开始变得有点困难的时候。

将精度设置为2位,我们得到:

>>> round(value/base**order, 2)
1000 # K

而不是1M。

我们该如何应对呢?

当然,我们可以显式地检查它:

if round(value/base**order, 2) == base:
    order += 1

但我们能做得更好吗?在我们做最后一步之前,我们能知道订单应该怎么削减吗?

事实证明我们可以。

假设0.5十进制舍入规则,则上述if条件转化为:

导致

def abbreviate(value, base=1000, precision=2, suffixes=None):
    if suffixes is None:
        suffixes = ['', 'K', 'M', 'B', 'T']

    if value == 0:
        return f'{0}{suffixes[0]}'

    order_max = len(suffixes) - 1
    order = log(abs(value), base)
    order_corr = order - int(order) >= log(base - 0.5/10**precision, base)
    order = min(int(order) + order_corr, order_max)

    factored = round(value/base**order, precision)

    return f'{factored:,g}{suffixes[order]}'

>>> abbreviate(999_994)
'999.99K'
>>> abbreviate(999_995)
'1M'
>>> abbreviate(999_995, precision=3)
'999.995K'
>>> abbreviate(2042, base=1024)
'1.99K'
>>> abbreviate(2043, base=1024)
'2K'

现代Django有自模板标签filesizeformat:

将值格式化为人类可读的文件大小(即:“13 KB”,“4.1 MB”,“102字节”等)。

例如:

{{ value|filesizeformat }}

如果值是123456789,输出将是117.7 MB。

更多信息:https://docs.djangoproject.com/en/1.10/ref/templates/builtins/#filesizeformat