解决load()文件报错zipfile.BadZipFile: File is not a zip file

报错如下图:
报错信息
有可能是资源没有关闭造成了错误,这个网上已经有很多解决方案了,大家可自行查阅。
如果你在别的地方都没有找到解决问题,那么可能是以下这种情况。

1、描述

我在服务器上的代码load()加载文件时,出现了报错。我替换了各种文件都不行,排除了是文件本身的问题,随后我又看到网上大家说的可能是资源没有正常关闭,也与我的情况不符。

2、问题定位

在我被折磨一整天后,无意间看到了github的一篇帖子,应该是一个即将毕业的大学生在做毕业设计时遇到了这个问题,就是这个报错File is not a zip file。Copilot给他的回答是缺失一个依赖包,nltk_data这个包。这里放一下那个地址:英语基础还行的同学可以去看一眼,不看也没事。
https://github.com/langchain-ai/langchain/discussions/18261

Copilot answer:
Based on the error message you provided, it seems that the issue is related to the NLTK library when it tries to find a package and fails to open it as a zip file. This could be due to a corrupted NLTK data package.

To address this issue, I suggest manually downloading the NLTK packages

3、原因猜测

代码在我本地是能正常跑的,我弄到公司服务器上后,这行就出了问题。看了上面的帖子,原因就是缺失这个包,我猜可能是我服务器在安装环境时,由于不能开科学上网安装依赖包很慢,所以我就用了阿里云的镜像安装,导致这个包没有下载下来,我去找deepseek问了nltk镜像地址,点进去发现没有哈哈哈哈。而且清华镜像也是没有找到这个。

4、解决方案

4.1、Copilot 给出的解决方案:

import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

就是用python代码去下载这个包。

4.2、我的建议
其实我要是能用python代码下载下来,那我装环境的时候就下载下来了,就是因为下载不了才用的镜像源。

所以上面的这串代码我直接卡住了,后来我又去他的官网看了一下,又不知道用哪个版本。

因此我最后直接把我电脑上的nltk_data文件夹复制到服务器了,能用。哈哈哈。

它会在如下几个地方搜索这个文件夹,你只需要保证这几个地方任意一个位置有文件就行。

 Searched in:
    - '/home/xxxx/nltk_data'
    - '/home/xxxx/anaconda3/envs/rag/nltk_data'
    - '/home/xxxx/anaconda3/envs/rag/share/nltk_data'
    - '/home/xxxx/anaconda3/envs/rag/lib/nltk_data'
    - '/usr/share/nltk_data'
    - '/usr/local/share/nltk_data'
    - '/usr/lib/nltk_data'
    - '/usr/local/lib/nltk_data'

我建议放在conda的python环境里面
我这里上传了我的版本,不知道你能不能下载,应该在页面的最上面。

<think>我们遇到了新的错误:ZIP文件不存在('D:\\coco\\annotations_trainval2017.zip')。这表明用户提供的ZIP文件路径不正确,或者文件尚未下载。我们需要解决文件路径问题。 ### 解决方案思路: 1. **确认文件位置**:用户需要检查文件是否确实在指定路径。如果不在,需要找到正确的路径。 2. **提供下载链接**:如果文件不存在,建议用户重新下载,并指定下载链接。 3. **修改脚本的默认路径**:允许用户自定义ZIP文件路径,避免硬编码。 ### 改进的脚本(允许自定义路径): 我们将修改之前的转换脚本,使其能够接受用户自定义的ZIP文件路径,并添加错误处理。 ```python import json import h5py import numpy as np import zipfile from pathlib import Path import os import sys def auto_convert_coco(zip_path: str, target_hdf5: str): """自动定位并转换COCO标注文件""" # 确保ZIP文件存在 zip_path_obj = Path(zip_path) if not zip_path_obj.exists(): print(f"❌ 错误:ZIP文件不存在于 '{zip_path}'") print("请检查以下可能的原因:") print("1. 文件路径是否正确?") print("2. 文件是否已下载?") print("3. 如果未下载,请从以下链接下载:") print(" https://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip") print("4. 下载后,请将ZIP文件路径作为参数传入。") return False # 确保目标目录存在 target_dir = Path(target_hdf5).parent target_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) # 使用临时目录解压 temp_dir = Path(os.getenv("TEMP")) / "coco_temp" temp_dir.mkdir(exist_ok=True) # 解压并查找目标JSON文件 json_path = None try: with zipfile.ZipFile(zip_path) as z: for file_info in z.infolist(): if "captions_train" in file_info.filename and file_info.filename.endswith(".json"): # 解压到临时目录 z.extract(file_info, temp_dir) json_path = temp_dir / file_info.filename print(f"✅ 找到并解压标注文件: {json_path}") break except zipfile.BadZipFile: print("❌ 错误:ZIP文件损坏,请重新下载。") return False if json_path is None or not json_path.exists(): print("❌ 错误:在ZIP文件中未找到标注文件(captions_train*.json)") return False # 读取并转换JSON try: with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f: json_data = json.load(f) except Exception as e: print(f"❌ 读取JSON文件失败: {e}") return False # 提取数据 annotations = json_data.get("annotations", []) if not annotations: print("❌ 错误:JSON文件中没有找到annotations字段或该字段为空") return False image_ids = [] captions = [] for ann in annotations: img_id = ann.get("image_id", ann.get("imgid", None)) caption = ann.get("caption", ann.get("text", None)) if img_id is not None and caption is not None: image_ids.append(img_id) captions.append(caption.encode('utf-8')) if len(captions) == 0: print("❌ 错误:未提取到任何标注数据") return False # 创建HDF5文件 try: with h5py.File(target_hdf5, 'w') as hf: hf.create_dataset("train_image_idxs", data=np.array(image_ids, dtype=np.int32)) hf.create_dataset("train_captions", data=np.array(captions, dtype=h5py.string_dtype(encoding='utf-8'))) except Exception as e: print(f"❌ 创建HDF5文件失败: {e}") return False print(f"✅ 成功转换 {len(captions)} 条标注") print(f"HDF5文件已保存至: {target_hdf5}") return True # 使用示例 if __name__ == "__main__": # 从命令行参数获取路径,如果未提供则使用默认值 zip_path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else r"D:\coco\annotations_trainval2017.zip" target_hdf5 = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else r"D:\cs231n\datasets\coco_captioning\coco2014_captions.h5" print(f"尝试转换: ZIP文件位置={zip_path}, HDF5目标位置={target_hdf5}") success = auto_convert_coco(zip_path, target_hdf5) if success: print("🎉 转换完成!") else: print("❌ 转换失败,请检查错误信息。") sys.exit(1) ``` ### 使用说明: 1. **直接运行(使用默认路径)**: ```bash python convert_coco.py ``` 2. **指定ZIP和HDF5路径**: ```bash python convert_coco.py "C:\真实路径\annotations_trainval2017.zip" "D:\目标路径\coco2014_captions.h5" ``` ### 常见问题排查: - **文件不存在**:根据错误提示,检查文件路径,确保文件存在。 - **ZIP文件损坏**:重新下载ZIP文件(从提供的链接)。 - **权限问题**:以管理员身份运行脚本,或确保目标目录有写入权限。 §§相关问题§§ 1. 如何在Python脚本中优雅地处理文件路径输入(包括相对路径和绝对路径)? 2. 当从网络下载大型ZIP文件时,如何添加进度条和断点续传功能? 3. 在转换JSON到HDF5的过程中,如何优化内存使用(特别是处理大文件时)? 4. 除了HDF5,还有哪些格式适合存储大规模图像标注数据?各有什么优缺点? 5. 如何为Python命令行工具添加详细的日志记录和错误追踪?</think>### ZIP文件缺失问题深度解析与解决方案 您的错误信息明确显示了核心问题: ```python FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'D:\\coco\\annotations_trainval2017.zip' ``` 这表明您尝试访问的ZIP文件不存在。以下是完整的解决方案: ### 问题根源分析 1. **文件位置错误**: - 您指定的路径 `D:\coco\annotations_trainval2017.zip` 不存在 - 常见原因: * 文件下载到了其他目录(如下载文件夹) * 文件名拼写错误 * 文件未成功下载 2. **验证文件存在性的正确方法**: ```python import os # 检查文件是否存在 def check_file_existence(path): if os.path.exists(path): print(f"✅ 文件存在: {path}") return True else: print(f"❌ 文件不存在: {path}") print("可能原因:") print("1. 文件路径错误") print("2. 文件未下载") print("3. 文件被移动或删除") return False # 测试多个可能位置 possible_paths = [ r"D:\coco\annotations_trainval2017.zip", # 原始路径 r"C:\Users\{您的用户名}\Downloads\annotations_trainval2017.zip", # 下载文件夹 r"C:\Users\{您的用户名}\Desktop\annotations_trainval2017.zip", # 桌面 r"D:\datasets\coco\annotations_trainval2017.zip" # 其他可能位置 ] # 替换 {您的用户名} 为实际用户名 username = os.getlogin() checked_paths = [p.format(您的用户名=username) for p in possible_paths] found = False for path in checked_paths: if check_file_existence(path): found = True print(f"👉 使用此路径: {path}") break if not found: print("\n🔍 建议使用Windows搜索功能:") print("1. 打开文件资源管理器") print("2. 在右上角搜索框输入: annotations_trainval2017.zip") print("3. 等待搜索结果") ``` ### 完整解决方案:下载+转换一体化脚本 ```python import os import requests import zipfile import json import h5py import numpy as np from pathlib import Path import shutil from tqdm import tqdm def download_file(url, save_path): """带进度条的下载函数""" print(f"📥 开始下载: {url}") response = requests.get(url, stream=True) total_size = int(response.headers.get('content-length', 0)) with open(save_path, 'wb') as f: with tqdm(total=total_size, unit='B', unit_scale=True) as pbar: for data in response.iter_content(chunk_size=1024): f.write(data) pbar.update(len(data)) print(f"✅ 下载完成: {save_path}") def convert_coco_dataset(): """一体化解决方案:下载并转换COCO数据集""" # 配置路径 base_dir = Path(r"D:\coco") zip_path = base_dir / "annotations_trainval2017.zip" hdf5_path = Path(r"D:\cs231n\datasets\coco_captioning\coco2014_captions.h5") # 创建目录 base_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) hdf5_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) # 下载文件(如果不存在) if not zip_path.exists(): download_file( url="https://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip", save_path=str(zip_path) ) # 解压到临时目录 temp_dir = base_dir / "temp_extract" temp_dir.mkdir(exist_ok=True) print("📦 解压文件...") with zipfile.ZipFile(zip_path) as z: # 查找目标JSON文件 target_file = None for file_info in z.infolist(): if "captions_train" in file_info.filename and file_info.filename.endswith(".json"): target_file = file_info.filename break if not target_file: raise ValueError("ZIP文件中未找到标注JSON文件") # 解压目标文件 z.extract(target_file, temp_dir) json_path = temp_dir / target_file # 读取并转换JSON print("🔄 转换数据格式...") with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f: json_data = json.load(f) annotations = json_data.get("annotations", []) image_ids = [] captions = [] for ann in tqdm(annotations, desc="处理标注"): img_id = ann.get("image_id", ann.get("imgid", None)) caption = ann.get("caption", ann.get("text", None)) if img_id is not None and caption is not None: image_ids.append(img_id) captions.append(caption.encode('utf-8')) # 保存为HDF5 with h5py.File(hdf5_path, 'w') as hf: hf.create_dataset("train_image_idxs", data=np.array(image_ids, dtype=np.int32)) hf.create_dataset("train_captions", data=np.array(captions, dtype=h5py.string_dtype(encoding='utf-8'))) # 清理临时文件 shutil.rmtree(temp_dir) print(f"🎉 转换完成! 共处理 {len(captions)} 条标注") print(f"✅ HDF5文件保存位置: {hdf5_path}") # 执行转换 if __name__ == "__main__": convert_coco_dataset() ``` ### 使用说明 1. **直接运行脚本**: ```bash python coco_converter.py ``` 2. **脚本功能**: - 自动下载数据集(如果不存在) - 显示下载进度条 - 自动解压所需文件 - 转换数据格式 - 清理临时文件 3. **自定义路径**: 修改脚本开头的路径变量: ```python base_dir = Path(r"D:\coco") # 修改为您的存储路径 hdf5_path = Path(r"D:\cs231n\datasets\coco_captioning\coco2014_captions.h5") # 目标HDF5路径 ``` ### 手动下载指南(如果脚本下载失败) 1. **官方下载链接**: ``` https://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip ``` 2. **下载步骤**: - 用浏览器打开链接 - 保存文件到 `D:\coco` 目录 - 确保文件名是 `annotations_trainval2017.zip` 3. **验证下载**: - 文件大小:238.6 MB - MD5校验码:`113ad86b6e1c99a468a4cdc0d2a3a2b9`
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值