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"

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'

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

通过简单的实现(使用f-strings，所以Python 3.6+)解决上述“任务太小，不需要库”的问题:

def sizeof_fmt(num, suffix="B"):
    for unit in ["", "Ki", "Mi", "Gi", "Ti", "Pi", "Ei", "Zi"]:
        if abs(num) < 1024.0:
            return f"{num:3.1f}{unit}{suffix}"
        num /= 1024.0
    return f"{num:.1f}Yi{suffix}"

支持:

所有当前已知的二进制前缀 负数和正数 大于1000约字节的数字 任意单位(也许你喜欢用吉比特来计数!)

例子:

>>> sizeof_fmt(168963795964)
'157.4GiB'

作者:Fred Cirera

这里是一个在线lambda，没有任何导入来转换为人类可读的文件大小。以字节为单位传递值。

to_human = lambda v : str(v >> ((max(v.bit_length()-1, 0)//10)*10)) +["", "K", "M", "G", "T", "P", "E"][max(v.bit_length()-1, 0)//10]
>>> to_human(1024)
'1K'
>>> to_human(1024*1024*3)
'3M'

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'