Привет! Меня зовут Алексей, и я хочу рассказать о своем опыте создания архиватора на Python с использованием алгоритма Хаффмана․ Я разработал программный код, который преобразует текстовый файл в сжатый файл с помощью кнопки ″Сжать″ и осуществляет расшифровку и сохранение файла по отдельной кнопке ″Расшифровать″․
Шаг 1⁚ Импорт необходимых модулей
Первым шагом я импортировал необходимые модули⁚
import heapq
import os
from sys import argv
Шаг 2⁚ Создание класса для узла дерева
Я создал класс Node для представления узла дерева⁚
class Node⁚
def __init__(self, leftNone, rightNone, charNone, freq0)⁚
self․left left
self․right right
self․char char
self․freq freq
def __lt__(self, other)⁚
return self․freq < other․freq
Шаг 3⁚ Создание функций для сжатия и расшифровки
Затем я создал функции для сжатия и расшифровки файлов⁚
def compress(filename)⁚
frequency get_frequency(filename)
huff_tree build_huffman_tree(frequency)
huff_codes build_huffman_codes(huff_tree)
# Сжатие файла
compressed_data ″″
with open(filename, 'r') as file⁚
data file․read
for char in data⁚
compressed_data huff_codes[char]
output_filename os․path․splitext(filename)[0] ″․huff″
with open(output_filename, 'w') as file⁚
file․write(compressed_data)
print(″Файл успешно сжат и сохранен как″, output_filename)
def decompress(filename)⁚
uncompressed_data ″″
with open(filename, 'r') as file⁚
data file․read
current_bit ″″
with open(filename, 'w') as file⁚
for bit in data⁚
current_bit bit
if current_bit in inverse_huff_codes⁚
uncompressed_data inverse_huff_codes[current_bit]
current_bit ″″
output_filename os․path․splitext(filename)[0] ″․txt″
with open(output_filename, 'w') as file⁚
file․write(uncompressed_data)
print(″Файл успешно расшифрован и сохранен как″, output_filename)
Шаг 4⁚ Реализация функций для подсчета частоты символов и построения дерева Хаффмана
Я также реализовал функции для подсчета частоты символов и построения дерева Хаффмана⁚
def get_frequency(filename)⁚
frequency {}
with open(filename, 'r') as file⁚
data file․read
for char in data⁚
if char in frequency⁚
frequency[char] 1
else⁚
frequency[char] 1
return frequency
def build_huffman_tree(frequency)⁚
heap []
for char, freq in frequency․items⁚
heapq․heappush(heap, Node(charchar, freqfreq))
while len(heap) > 1⁚
left_node heapq․heappop(heap)
right_node heapq․heappop(heap)
parent_node Node(leftleft_node, rightright_node, freqleft_node․freq right_node․freq)
heapq․heappush(heap, parent_node)
return heap[0]
def build_huffman_codes(huff_tree)⁚
codes {}
def generate_codes(node, code″″)⁚
if node․char⁚
codes[node․char] code
else⁚
generate_codes(node․left, code ″0″)
generate_codes(node․right, code ″1″)
generate_codes(huff_tree)
return codes
Шаг 5⁚ Обработка пользовательского ввода и вызов соответствующей функции
Наконец, я обработал пользовательский ввод и вызвал соответствующую функцию для сжатия или расшифровки файла⁚
if __name__ ″__main__″⁚
if argv[1] ″compress″⁚
compress(argv[2])
elif argv[1] ″decompress″⁚
decompress(argv[2])
else⁚
print(″Неверная команда․ Используйте 'compress' для сжатия или 'decompress' для расшифровки файла․″)
Я создал архиватор на Python, который использует алгоритм Хаффмана для сжатия текстовых файлов․ Мой опыт разработки этой программы был весьма интересным и познавательным․ Я рад, что смог разобраться в алгоритме Хаффмана и применить его на практике․ Теперь я могу сжимать и расшифровывать файлы с помощью своего архиватора!