Почему после сжатия файл стал больше
В данной статье мы узнаем, что такое сжатие файлов, для чего оно используется и как позволяет оптимизировать деятельность. Посмотрим, какие факторы влияют на сжатие файлов и какую формулу можно использовать для определения его степени. Рассмотрим, какие можно применять программы для создания архивов.
От чего зависит сжатие файла?
От чего зависит сжатие файла? Это одно из самых простых действий, которое может сделать пользователь, для того чтобы уменьшить размер файла, что такое сжатие изображения и как настроить, мы уже знаем. Сжатие используется для:
- экономии пространства на носителях;
- при отправке почты;
- при использовании файлов, где есть лимитирование объемов информации.
В целом, сжатие данных это алгоритм, который позволяет избавиться от избытка исходных данных, которые содержаться в исходном файле. Есть такое понятие, как сжатый атрибут. Это один из методов сжатия файла. Такое сжатие помогает сохранить место в хранилище.
Для осуществления данного способа есть несколько способов. В персональных компьютерах есть автоматическая опция для показа сжатых файлов. При его использовании данные исходного файла не утрачиваются, и он воспроизводится как обычный файл.
Распаковка файла осуществляется за счет возможностей Windows. Но при закрытии файл сжимается снова. Это значительная экономия памяти. Лучше сжимать файлы, которые практически не используются.
Размер памяти современных ПК позволяет хранить большой объем информации, поэтому нет необходимости в компрессии, об этом подробнее можно на курсах SEO с нуля можно узнать.
Файлы, которыми нужно пользоваться часто лучше не сжимать, т.к. распаковка потребует дополнительной вычислительной мощности. Использовать сжатие можно с помощью проводника и командной строки.
От чего зависит степень сжатия файлов?
От чего зависит степень сжатия файлов? Зависит данный показатель от множества факторов. Например, программы, которая используется для уменьшения, метод, тип исходника. Самая большая степень сжатия у фотографий, текстовых файлов. Самая меньшая степень сжатия – у загрузочных модулей и программ. Архивы практически не поддаются сжатию.
Степень сжатия – это основной параметр архивации. Есть специальная формула, которая характеризует степень сжатия. Есть специальные программы, которые помогают создавать архивы. Такие программы позволяют избавиться от лишней информации исходника:
- упрощение кодов;
- исключение постоянных битов;
- исключение повторяющихся символов.
Сжать можно сразу несколько файлов одновременно. Архив – это файл, который может содержать большое количество файлов. Вся информация, которая касается файлов тоже храниться в архиве. Для формирования архивов можно обратиться за помощью к специалистам IT и продвижения SEO, они всегда смогут помочь.
Для чего используется сжатие файлов?
Для чего используется сжатие файлов? К архивации прибегают в нескольких случаях. Например, для сохранения свободного места в хранилище устройства.
Меньший объем файлов позволяет не только их проще хранить, но и без труда переносить с устройства на устройство. При ведении контекстной рекламы Яндекс тоже можно использовать сжатые файлы, например, изображения.
Время копирования заархивированных файлов кратно меньше. К тому же, такие файлы больше защищены, как от взлома, так и от компьютерных вирусов. Коэффициент сжатия можно вычислить по формуле.
Где объем сжатого файла делится на объем исходника, затем умножается на 100%. В итоге получается степень сжатия. Заархивированные файлы можно как упаковать, так и распаковать. Если файлы даже в архиве очень большие, то хранить их можно на нескольких дисках, которые называют томами.
За счет чего происходит сжатие файлов?
За счет чего происходит сжатие файлов? Посмотрим, какие программы помогают уменьшать объем исходников. Есть не менее десятка специализированных программ. У каждой есть свой набор специальных функций. Производители подобных программ есть как за рубежом, так и в России.
Чаще всего упаковка и распаковка фалов проводится одной программой, но бывает и так, что для каждой операции своя. Есть файлы, которые обладают свойством самораспаковывания. Суть в том, что исполняемый модуль способен к саморазархивации.
Чаще всего при распаковке файлов программы сохраняют его на жесткий диск. Но есть и программы, которые создают упакованный исполняемый модуль. При этом в программном файле сохраняется имя и расширение, он загружается на жесткий диск, распаковывается и после этого начинает работать. После работы можно вернуть его обратно в архив.
Программы архиваторы помогают архивировать файлы, просматривать их, создавать архивы из большого количества томов. Архивные файлы можно протестировать, они позволяют вводить комментарии. В архиве можно хранить несколько версий исходника.
Что даёт сжатие файлов?
Что дает сжатие файлов? Сейчас люди обмениваются большим количеством информации. Информация обновляется постоянно. Старая информация заменяет новую, большинство данных приходится сохранять. Для того чтобы она не занимала много места на устройствах хранения лучше запаковывать файлы в архив. Есть специальные облачные хостинги что это такое, мы уже знаем.
При сжатии нужно руководствоваться тем, что файл сохранит свои исходные показатели по качеству, информативности, цветопередаче и т.д. Сжатие используется, например, при загрузке файлов в социальных сетях, где есть лимит по тяжести загруженных файлов.
Сжатые файлы используются в деловых переписках, особенно если у получателя на корпоративном сервере есть лимит по объему полученной информации в одном письме. Архивирование используется для сохранения памяти на устройствах.
Я попробовал 7zip .exe файл, но на самом деле он стал больше.
Это ожидаемый результат?
Да, это ожидаемый результат. Зачем? Потому что, когда что-то уже сжато (= используя меньшее возможное пространство), оно не может быть сжато дальше. Просто чтобы добавить ко всем остальным - так как этот exe-файл определенно является установщиком, большая часть его содержимого, вероятно, представляет собой zip или cab-архив. Вы не получите те же результаты из обычного exe-файла (но большинство обычных exe-файлов не будут иметь 145 мегабайт)Все сводится к концепции энтропии . Смотрите Википедию .
Основная идея заключается в том, что если бы существовала операция сжатия, которая всегда могла сделать файл меньше, то логика подсказывает, что указанная операция сжатия сможет уменьшить любой файл до 0 байтов и при этом сохранить все данные. Но это абсурд , потому что мы знаем, что 0 байтов не могут передавать какую-либо информацию вообще. Итак, мы только что доказали, что не может существовать алгоритм сжатия, который всегда уменьшает его входные данные, потому что если бы это было так, любая информация могла бы храниться в 0 байтах - но 0 байтов подразумевают отсутствие информации, поэтому вы можете ' т одновременно нет нет информации и всей информации. Следовательно, это абсурд.
Из-за этой теоретической концепции каждая программа сжатия, которую вы когда-либо используете, будет увеличивать размер (или, в лучшем случае, поддерживать тот же размер) некоторого ввода. То есть для любого алгоритма сжатия, который вы разрабатываете или используете, будут определенные входные данные, которые будут меньше, а некоторые нет.
Уже сжатые данные, как правило, являются ужасным кандидатом для дальнейшего сжатия, поскольку большинство алгоритмов сжатия без потерь основаны на тех же теоретических принципах. Это является возможным , чтобы сжать плохо сжатые данные еще дальше; но это менее эффективно, чем просто сжимать его наилучшим доступным алгоритмом из исходных данных для начала.
Например, если у вас есть текстовый файл размером 100 МБ и вы сжимаете его с помощью обычного алгоритма Zip, он может быть сжат до 50 МБ. Если затем сжать Zip-файл с помощью LZMA2, вы можете уменьшить его до 40 или 45 МБ, поскольку LZMA имеет более высокую степень сжатия для большинства сжимаемых данных, чем Zip. Поэтому вполне понятно, что он также может сжимать данные Zip, потому что Zip не полностью высасывает из него всю энтропию. Но если вы полностью исключите контейнер Zip, вы сможете получить его еще меньше, сжимая необработанный текст с помощью LZMA2, потенциально получая что-то порядка 30–35 МБ (это просто «воздушные числа», чтобы проиллюстрировать концепцию) ,
В случае того двоичного файла, который вы пытаетесь сжать, он больше, потому что формат файла 7-Zip должен создать свою собственную внутреннюю структуру и упаковать данные уже сжатого исполняемого файла в формат 7-Zip. Это содержит такие вещи, как словарь, заголовок файла и так далее. Эти дополнительные данные обычно более чем компенсируются экономией на сжатии самих данных, но кажется, что исполняемый файл, который вы пытаетесь сжать, уже сжат с помощью некоторой формы LZMA; в противном случае он, скорее всего, уменьшит размер исполняемого файла или очень немного увеличит его, а не увеличит его на 2 МБ (что очень много).
Сжатие файлов позволяет быстрее передавать, получать и хранить большие файлы. Оно используется повсеместно и наверняка хорошая вам знакомо: самые популярные расширения сжатых файлов — ZIP, JPEG и MP3. В этой статье кратко рассмотрим основные виды сжатия файлов и принципы их работы.
Что такое сжатие?
Сжатие файла — это уменьшение его размера при сохранении исходных данных. В этом случае файл занимает меньше места на устройстве, что также облегчает его хранение и передачу через интернет или другим способом. Важно отметить, что сжатие не безгранично и обычно делится на два основных типа: с потерями и без потерь. Рассмотрим каждый из них по отдельности.
Сжатие с потерями
Такой способ уменьшает размер файла, удаляя ненужные биты информации. Чаще всего встречается в форматах изображений, видео и аудио, где нет необходимости в идеальном представлении исходного медиа. MP3 и JPEG — два популярных примера. Но сжатие с потерями не совсем подходит для файлов, где важна вся информация. Например, в текстовом файле или электронной таблице оно приведёт к искажённому выводу.
MP3 содержит не всю аудиоинформацию из оригинальной записи. Этот формат исключает некоторые звуки, которые люди не слышат. Вы заметите, что они пропали, только на профессиональном оборудовании с очень высоким качеством звука, поэтому для обычного использования удаление этой информации позволит уменьшить размер файла практически без недостатков.
3–5 декабря, Онлайн, Беcплатно
Аналогично файлы JPEG удаляют некритичные части изображений. Например, в изображении с голубым небом сжатие JPEG может изменить все пиксели на один или два оттенка синего вместо десятков.
Чем сильнее вы сжимаете файл, тем заметнее становится снижение качества. Вы, вероятно, замечали такое, слушая некачественную музыку в формате MP3, загруженную на YouTube. Например, сравните музыкальный трек высокого качества с сильно сжатой версией той же песни.
Сжатие с потерями подходит, когда файл содержит больше информации, чем нужно для ваших целей. Например, у вас есть огромный файл с исходным (RAW) изображением. Целесообразно сохранить это качество для печати изображения на большом баннере, но загружать исходный файл в Facebook будет бессмысленно. Картинка содержит множество данных, не заметных при просмотре в социальных сетях. Сжатие картинки в высококачественный JPEG исключает некоторую информацию, но изображение выглядит почти как оригинал.
При сохранении в формате с потерями, вы зачастую можете установить уровень качества. Например, у многих графических редакторов есть ползунок для выбора качества JPEG от 0 до 100. Экономия на уровне 90 или 80 процентов приводит к небольшому уменьшению размера файла с незначительной визуальной разницей. Но сохранение в плохом качестве или повторное сохранение одного и того же файла в формате с потерями ухудшит его.
Посмотрите на этот пример.
Оригинальное изображение, загруженное с Pixabay в формате JPEG. 874 КБ:
Результат сохранения в формате JPEG с 50-процентным качеством. Выглядит не так уж плохо. Вы можете заметить артефакты по краям коробок только при увеличении. 310 КБ:
Исходное изображение, сохранённое в формате JPEG с 10-процентным качеством. Выглядит ужасно. 100 КБ:
Где используется сжатие с потерями
Как мы уже упоминали, сжатие с потерями отлично подходит для большинства медиафайлов. Это крайне важно для таких компаний как Spotify и Netflix, которые постоянно транслируют большие объёмы информации. Максимальное уменьшение размера файла при сохранении качества делает их работу более эффективной.
Сжатие без потерь
Сжатие без потерь позволяет уменьшить размер файла так, чтобы в дальнейшем можно было восстановить первоначальное качество. В отличие от сжатия с потерями, этот способ не удаляет никакую информацию. Рассмотрим простой пример. На картинке ниже стопка из 10 кирпичей: два синих, пять жёлтых и три красных.
Вместо того чтобы показывать все 10 блоков, мы можем удалить все кирпичи одного цвета, кроме одного. Используя цифры, чтобы показать, сколько кирпичей каждого цвета было, мы представляем те же данные используя гораздо меньше кирпичей — три вместо десяти.
Это простая иллюстрация того, как осуществить сжатие без потерь. Та же информация сохраняется более эффективным способом. Рассмотрим реальный файл: mmmmmuuuuuuuoooooooooooo. Его можно сжать до гораздо более короткой формы: m5u7o12. Это позволяет использовать 7 символов вместо 24 для представления одних и тех же данных.
Где используется сжатие без потерь
ZIP-файлы — популярный пример сжатия без потерь. Хранить информацию в виде ZIP-файлов более эффективно, при этом когда вы распаковываете архив, там присутствует вся оригинальная информация. Это актуально для исполняемых файлов, так как после сжатия с потерями распакованная версия будет повреждена и непригодна для использования.
Другие распространённые форматы без потерь — PNG для изображений и FLAC для аудио. Форматы видео без потерь встречаются редко, потому что они занимают много места.
Сжатие с потерями vs сжатие без потерь
Теперь, когда мы рассмотрели обе формы сжатия файлов, может возникнуть вопрос, когда и какую следует использовать. Здесь всё зависит от того, для чего вы используете файлы.
Скажем, вы только что откопали свою старую коллекцию компакт-дисков и хотите оцифровать её. Когда вы копируете свои компакт-диски, имеет смысл использовать формат FLAC, формат без потерь. Это позволяет получить мастер-копию на компьютере, которая обладает тем же качеством звука, что и оригинальный компакт-диск.
Позже вы, возможно, захотите загрузить музыку на телефон или старый MP3-плеер. Здесь не так важно, чтобы музыка была в идеальном качестве, поэтому вы можете конвертировать файлы FLAC в MP3. Это даст вам аудиофайл, который по-прежнему достаточно хорош для прослушивания, но не занимает много места на мобильном устройстве. Качество MP3, преобразованного из FLAC, будет таким же, как если бы вы создали сжатый MP3 с оригинального CD.
Тип данных, представленных в файле, также может определять, какой вид сжатия подходит больше. В PNG используется сжатие без потерь, поэтому его хорошо использовать для изображений, в которых много однотонного пространства. Например, для скриншотов. Но PNG занимает гораздо больше места, когда картинка состоит из смеси множества цветов, как в случае с фотографиями. В этом случае с точки зрения размера файлов лучше использовать JPEG.
Проблемы во время сжатия файлов
Бесполезно конвертировать формат с потерями в формат без потерь. Это пустая трата пространства. Скажем, у вас есть MP3-файл весом в 3 МБ. Преобразование его в FLAC может привести к увеличению размера до 30 МБ. Но эти 30 МБ содержат только те звуки, которые имел уже сжатый MP3. Качество звука от этого не улучшится, но объём станет больше.
Также стоит иметь в виду, что преобразовывая один формат с потерями в аналогичный, вы получаете дальнейшее снижение качества. Каждый раз, когда вы применяете сжатие с потерями, вы теряете больше деталей. Это становится всё более и более заметно, пока файл по существу не будет разрушен. Помните также, что форматы с потерями удаляют некоторые данные и их невозможно восстановить.
Заключение
Мы рассмотрели как сжатие файлов с потерями, так и без потерь, чтобы увидеть, как они работают. Теперь вы знаете, как можно уменьшить размер файла и как выбрать лучший способ для этого.
Алгоритмы, которые определяют, какие данные выбрасываются в методах с потерями и как лучше хранить избыточные данные при сжатии без потерь, намного сложнее, чем описано здесь. На эту тему можно почитать больше информации здесь, если вам интересно.
Зависит от типа файла. Если он уже сжат у себя внутри, то физика и математика - вещи неумолимые .)
Видео, как правило, уже сжато донемогу. Лучшие математики планируют алгоритмы видеопотоков.
kvit 6 (6284) 2 18 40 12 лет
смотря что архивишь. Далеко не все файлы сжимаются хорошо
Видео хреново архивится, ибо на тех же торрентах все бы выкладывали видео в архивах )
Chrome_Shelled (2021) 7 (32796) 6 42 148 12 лет
не все файлы можно сжать.
К примеру архивируя текстовый файл, где нет ничего кроме текста, можно сжать до 20% от исходного размера.
А вот, обратный пример, картинки йпг не сжимаются. Нельзя сжать уже сжатое до предела
ну значит он и так сжат до предела. единственный выход облегчить - конвертация в другой формат с ухудшением качества
Spectrum (32) 7 (38499) 3 9 30 12 лет
Видео практически не сжимается.
SpaM_Forever (27) 6 (6468) 3 12 39 12 лет
Видео музыку и картинки не имеет смысла архивировать!
Женя (32) 7 (39345) 5 36 129 12 лет
Зависит от кодека. кодек теоретически это уже компрессия видео. если хороший кодек, то и сжиматься будет не особо :)
Анонимус 7 (40492) 2 9 18 12 лет
Он уже сжат, можешь не пытаться.
Be_Positive 7 (32028) 6 45 126 12 лет
да, что ты расстраиваешься ? Уже 8% . К утру докидается
Vizzari (33) 5 (4481) 2 17 44 12 лет
Один большой файл практически не сжимается , былоб много и маленьких то сжались бы существенно !
TviTi 4 (1498) 5 17 12 лет
Томомучто он просто смесьтил фаилы в один!
А зиповать надо через другую прогу! винзип!
Похожие вопросы
да, но только при условии Encrypted File System. (пароль для файла = твой пароль учётной записи)
"спец проги" в большинстве своём фуфло полное
Мое мнение, хочешь совместимости с другими компами (всех операционок) пользуйся zip, надо что-то быстро зажмякать для себя, все равно.
Вирус. Если не хочешь переустанавливать виндовс, напиши в личку, помогу с антивирусоми Ворд хранит картинки внутри файлов несжатыми. 1.5 мегабайта в jpeg, весит 40 мегабайт без сжатия.
через мобилу можно, но дорого
берёшь проводок, от мобилы в Line-In мафона в машине (если такой там есть), с мобилы выходишь в инет, врубаешь то радио и наслаждайся.
Format Factory чтобы уменьшить этот гигантский размер.
VirtualDub - чтобы порезать
Как отправлять большие файлы PDF по электронной почте.
Основываясь на идее, что заархивированный файл - это новый двоичный файл, почему я не могу уменьшить размер Zip-архива, архивируя его снова и снова - до очень маленького результирующего файла?
- 3 По теме: Могу ли я снова сжать файл RAR, чтобы уменьшить его размер?
Основываясь на идее, что заархивированный файл - это новый двоичный файл, почему я не могу уменьшить его размер, повторно заархивируя его до очень маленького файла?
Поскольку сжатие работает на основе поиска закономерностей и сокращения похожих данных.
Например, RLE (кодирование длин серий) - это простой метод сжатия, при котором данные проверяются, а серии похожих данных сжимаются следующим образом:
Как видите, заменяя повторяющиеся данные только данными и подсчетом того, сколько раз они встречаются, вы можете уменьшить этот конкретный пример с 35 до 20 байтов. Это не огромный снижение, но все равно на 42% меньше. Более того, это небольшой надуманный пример; более крупные примеры из реальной жизни могут иметь еще лучшее сжатие. (The OO остался один, потому что заменил его на 2O ничего бы не спасло.)
Текстовые файлы часто сжимаются очень хорошо, потому что они, как правило, содержат множество шаблонов, которые можно сжать. Например, слово в очень распространен в английском языке, поэтому вы можете отбросить каждое отдельное слово с идентификатором, который состоит только из одного байта (или даже меньше). Вы также можете сжать больше с части слов, похожих на cAKE , bAKE , shAKE , undertAKE , и так далее.
Так почему же вы не можете сжать уже сжатый файл? Потому что, когда вы выполняли начальное сжатие, вы удалил шаблоны.
Посмотрите на сжатый пример RLE. Как можно это сжать дальше? Нет серий идентичных данных для сжатия. На самом деле, часто, когда вы пытаетесь сжать уже сжатый файл, вы можете получить больше файл. Например, если вы принудительно перекодировали приведенный выше пример, вы можете получить что-то вроде этого:
Теперь данные сжатия (счетчики запусков) сами обрабатываются как данные, так что вы получаете файл большего размера, чем был в начале.
Что ты мог try - использовать другой алгоритм сжатия, потому что возможно, что результат одного алгоритма сжатия может быть первичным для другого алгоритма, однако это обычно маловероятно.
Конечно, речь идет о сжатии без потерь, когда распакованные данные должны быть в точности идентичны исходным данным. При сжатии с потерями обычно можно удалить больше данных, но качество падает. Кроме того, сжатие с потерями обычно использует какую-то схему на основе шаблонов (это не только отбросить данные), так что в конечном итоге вы все равно достигнете точки, где просто не будет шаблонов для поиска.
Файл, который был оптимально сжат, не будет иметь шаблонов или чего-либо, что можно уменьшить.
Представим себе простой файл, содержащий это.
Если мы сжимаем его, мы можем сказать, что это 20 знаков A, новая строка, за которыми следуют 20 B, новая строка, а затем 20 C. Или что-то вроде 20xA\\\\n20xB\\\\n20xC\\\\n . После того, как мы выполнили первое сжатие, новых шаблонов для сжатия не будет. Каждый бит информации уникален.
Если все сжатые файлы после повторного сжатия уменьшат свои размеры (или будут иметь размеры не больше, чем их родительские), то в какой-то момент размер станет равным 0, что не может быть правдой. Если это правда, нам практически не нужны файловые хранилища.
Я бы сказал, ты не можешь сжать произвольный двоичные файлы в значительной степени - подумайте об изображениях JPEG, видео x264 и так далее. Тем более, что вы хотите реконструировать ваш исходный файл точно (т.е. побитно) вам понадобится сжатие без потерь. 1
Энтропия эффективно ограничивает производительность сильнейшего возможного сжатия без потерь (или почти без потерь), которое может быть реализовано теоретически с использованием типичного набора или на практике с использованием кодирования Хаффмана, Лемпеля-Зива или арифметического кодирования. (. )
Читайте также: