kaggle如何下载以及导出文件

文章介绍了如何在Kaggle上打包文件夹为zip并导出。提供了两个步骤:一是使用Python的zipfile模块打包文件;二是针对文件目录复杂或文件过大的情况,提供了查询路径和通过FileLink下载的方法。注意需根据实际文件路径调整代码。

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关于Kaggle如何下载以及导出文件

主要涉及两个步骤打包&导出,代码均来自同站大佬(不记得在哪了),本文仅做一个小的针对性的总结

1.打包

注意代码中注释的两个部分

import os
import zipfile
import datetime

def file2zip(packagePath, zipPath):
    '''
  :param packagePath: 文件夹路径
  :param zipPath: 压缩包路径
  :return:
  '''
    zip = zipfile.ZipFile(zipPath, 'w', zipfile.ZIP_DEFLATED)
    for path, dirNames, fileNames in os.walk(packagePath):
        fpath = path.replace(packagePath, '')
        for name in fileNames:
            fullName = os.path.join(path, name)
            name = fpath + '\\' + name
            zip.write(fullName, name)
    zip.close()


if __name__ == "__main__":
    # 文件夹路径
    packagePath = '/kaggle/working/...'#需要压缩的文件路径
    zipPath = '/kaggle/working/output.zip'#保存压缩包的路径
    if os.path.exists(zipPath):
        os.remove(zipPath)
    file2zip(packagePath, zipPath)
    print("打包完成")
    print(datetime.datetime.utcnow())

2.导出

通常情况直接在kaggle的output后点击下载,即可通过网站下载文件,但是有的时候会遇到如下情况:
(1)文件目录复杂,导致在kaggle的output区无法打开到需要下载的目录
(2)下载的文件过大,kaggle无法下载
针对这两个情况,下面给出解决办法:

2.1目录复杂

import numpy as np # linear algebra
import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)


import os

for dirname, _, filenames in os.walk('/kaggle'):
    for filename in filenames:
        print(os.path.join(dirname, filename))

通过上述代码查询目录中的文件,然后复制其路径,按照1中的步骤打包

2.2文件过大

import os
#切换工作路径
os.chdir('/kaggle/working')#改变工作路径至‘’
print(os.getcwd())#查看当前工作路径是否切换

#选择需要下载的文件名
print(os.listdir("/kaggle/working"))#列出‘’路径中的文件夹的名字,这里要与工作路径一致
from IPython.display import FileLink
FileLink('output.zip')#‘’中选择os.listdir()列出的文件中的一个

运行如上代码,可以在结果中得到一个可以下载的链接

以上就是如何在kaggle中打包并且下载文件的过程。

注意

1.文件的路径需要根据自己的代码进行改变

参考文献

有人找到了可以踹一下我

### 如何从 Kaggle 下载代码 要从 Kaggle下载代码,可以按照以下方法实现: #### 方法一:通过 API 使用 `kaggle` 命令行工具 为了能够使用命令行工具来下载代码,首先需要完成一些前置配置工作。 1. **获取并设置 API Token** 需要在个人账户中生成一个 `kaggle.json` 文件用于身份验证。具体步骤如下: - 登录到自己的 Kaggle 账户页面。 - 点击右上角的用户头像,进入 Settings 页面[^1]。 - 找到 API 板块,点击 “Create New API Token”,这会自动生成并下载名为 `kaggle.json` 的文件。 2. **放置 kaggle.json 到指定位置** 将上述下载好的 `kaggle.json` 放置到本地计算机中的 `.kaggle` 文件夹下。可以通过以下命令完成此操作: ```bash mkdir -p ~/.kaggle/ mv ~/Downloads/kaggle.json ~/.kaggle/ chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json ``` 3. **执行下载命令** 安装好 `kaggle` CLI 工具后,可以直接利用其内置功能下载目标代码或数据集。例如,如果想下载某个特定用户的笔记本脚本,则可运行下面这条指令: ```bash kaggle kernels pull username/kernel-slug --path ./destination_folder ``` 此处需替换实际存在的用户名 (`username`) 和内核 Slug 名称(`kernel-slug`)以及存储路径参数值[^3]。 #### 方法二:借助 Jupyter Notebook 中的功能模块 当处于在线竞赛环境中时(即位于 `/kaggle/working/`),也可以采用另一种方式轻松导出所需资源链接供后续访问。 1. **切换至对应的工作目录** 确定当前所在的位置正是存放有希望分享出去的目标成果之处;假如是模型权重之类的大型二进制文档的话,可能还需要先行将其压缩成更易于传输的形式——比如 tarball 或者 zip archive ——以便减少体积大小便于携带。 ```python import os # 修改为你的项目根目录 os.chdir('/kaggle/working/proj_example') ``` 2. **创建可供外部访问的 URL 地址** 接下来就是调用 Python 库函数来自动生成指向这些资产的有效网络地址了。这里给出两个例子分别针对单个文件与整个存档包的情况处理办法。 单独提供某项素材实例: ```python from IPython.display import FileLink FileLink('model_weights.pth') ``` 对于多份资料则建议先打包再发布连接: ```python !tar cvfz all_data.tgz *.csv models/*.hdf5 from IPython.display import FileLink FileLink('all_data.tgz') ``` 当以上单元格被执行完毕之后,在输出区域将会展示一条超链结形式的结果条目,只需简单一点就能触发浏览器启动进而实施抓取动作啦[^2]! --- ###
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