简单的两行字怎么样:

def humanizeFileSize(filesize):
    p = int(math.floor(math.log(filesize, 2)/10))
    return "%.3f%s" % (filesize/math.pow(1024,p), ['B','KiB','MiB','GiB','TiB','PiB','EiB','ZiB','YiB'][p])

下面是它的工作原理:

计算log2(文件大小) 除以10得到最接近的单位。(例如，如果大小是5000字节，最接近的单位是Kb，所以答案应该是X KiB) 返回file_size/value_of_closest_unit和unit。

然而，如果filesize为0或负(因为log对于0和-ve数字是未定义的)，它就不起作用。你可以为他们添加额外的检查:

def humanizeFileSize(filesize):
    filesize = abs(filesize)
    if (filesize==0):
        return "0 Bytes"
    p = int(math.floor(math.log(filesize, 2)/10))
    return "%0.2f %s" % (filesize/math.pow(1024,p), ['Bytes','KiB','MiB','GiB','TiB','PiB','EiB','ZiB','YiB'][p])

例子:

>>> humanizeFileSize(538244835492574234)
'478.06 PiB'
>>> humanizeFileSize(-924372537)
'881.55 MiB'
>>> humanizeFileSize(0)
'0 Bytes'

—Kb与KiB有区别。KB表示1000字节，而KiB表示1024字节。KB、MB、GB都是1000的倍数，KiB、MiB、GiB等都是1024的倍数。更多信息请点击这里

为了以人类可读的形式获取文件大小，我创建了这个函数:

import os

def get_size(path):
    size = os.path.getsize(path)
    if size < 1024:
        return f"{size} bytes"
    elif size < pow(1024,2):
        return f"{round(size/1024, 2)} KB"
    elif size < pow(1024,3):
        return f"{round(size/(pow(1024,2)), 2)} MB"
    elif size < pow(1024,4):
        return f"{round(size/(pow(1024,3)), 2)} GB"

>>> get_size("a.txt")
1.4KB

以下工作在Python 3.6+中，在我看来，是这里最容易理解的答案，并允许您自定义使用的小数位数。

def human_readable_size(size, decimal_places=2):
    for unit in ['B', 'KiB', 'MiB', 'GiB', 'TiB', 'PiB']:
        if size < 1024.0 or unit == 'PiB':
            break
        size /= 1024.0
    return f"{size:.{decimal_places}f} {unit}"

如果你安装了Django，你也可以试试filesizeformat:

from django.template.defaultfilters import filesizeformat
filesizeformat(1073741824)

=>

"1.0 GB"

我最近提出了一个避免循环的版本，使用log2来确定大小顺序，作为后缀列表的移位和索引:

from math import log2

_suffixes = ['bytes', 'KiB', 'MiB', 'GiB', 'TiB', 'PiB', 'EiB', 'ZiB', 'YiB']

def file_size(size):
    # determine binary order in steps of size 10 
    # (coerce to int, // still returns a float)
    order = int(log2(size) / 10) if size else 0
    # format file size
    # (.4g results in rounded numbers for exact matches and max 3 decimals, 
    # should never resort to exponent values)
    return '{:.4g} {}'.format(size / (1 << (order * 10)), _suffixes[order])

不过，它的可读性很可能被认为是非python化的。

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]}'

给

>>> 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'