如何用Python直接读取在线压缩包内的澳大利亚Google Mobility CSV文件

不用下载整个压缩包到本地，全程在内存中完成请求、解压、筛选和读取操作，每次运行自动获取最新官方数据。

依赖安装 #

• 先安装所需第三方库：
  pip install requests pandas

实现代码 #

import requests
import zipfile
import io
import pandas as pd

# 官方压缩包地址
ZIP_URL = "https://www.gstatic.com/covid19/mobility/Region_Mobility_Report_CSVs.zip"

# 发送请求获取压缩包字节流，设置超时避免长时间等待
resp = requests.get(ZIP_URL, timeout=60)
# 将字节流包装为可随机读取的类文件对象
zip_byte = io.BytesIO(resp.content)

# 打开内存中的压缩包
with zipfile.ZipFile(zip_byte) as zip_f:
    # 遍历压缩包内所有文件名，筛选澳大利亚对应的文件（文件名包含_AU_，AU是澳大利亚ISO国家码）
    au_file_name = [f for f in zip_f.namelist() if "_AU_" in f][0]
    # 直接读取目标CSV文件到DataFrame，不写入本地
    with zip_f.open(au_file_name) as au_csv:
        df = pd.read_csv(au_csv)

# 后续可直接操作df进行数据分析
print(df.head())

注意事项 #

• 筛选逻辑基于Google官方的文件命名规则：所有国家的CSV文件名格式为{年份}_{国家码}_Region_Mobility_Report.csv，澳大利亚国家码为AU，因此通过_AU_匹配即可定位目标文件。
• 若后续官方修改命名规则，可打印zip_f.namelist()查看所有文件名，调整筛选条件即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alice Sult