python编码

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python编码相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一 什么是编码?

基本概念很简单。首先,我们从一段信息即消息说起,消息以人类可以理解、易懂的表示存在。我打算将这种表示称为“明文”(plain text)。对于说英语的人,纸张上打印的或屏幕上显示的英文单词都算作明文。

其次,我们需要能将明文表示的消息转成另外某种表示,我们还需要能将编码文本转回成明文。从明文到编码文本的转换称为“编码”,从编码文本又转回成明文则为“解码”。

 

ASCII

记住一句话:计算机中的所有数据,不论是文字、图片、视频、还是音频文件,本质上最终都是按照类似 01010101 的二进制存储的。
再说简单点,计算机只懂二进制数字!所以,目的明确了:如何将我们能识别的符号唯一的与一组二进制数字对应上?于是美利坚的同志想到通过一个电平的高低状态来代指0或1,八个电平做为一组就可以表示出256种不同状态,每种状态就唯一对应一个字符,比如A--->00010001,而英文只有26个字符,算上一些特殊字符和数字,128个状态也够用了;每个电平称为一个比特为,约定8个比特位构成一个字节,这样计算机就可以用127个不同字节来存储英语的文字了。这就是ASCII编码。

 

扩展ANSI编码    

刚才说了,最开始,一个字节有八位,但是最高位没用上,默认为0;后来为了计算机也可以表示拉丁文,就将最后一位也用上了,    从128到255的字符集对应拉丁文啦。至此,一个字节就用满了!

 

GB2312

计算机漂洋过海来到中国后,问题来了,计算机不认识中文,当然也没法显示中文;而且一个字节所有状态都被占满了,万恶的帝国主义亡我之心不死啊!我党也是棒,自力更生,自己重写一张表,直接生猛地将扩展的第八位对应拉丁文全部删掉,规定一个小于127的字符的意义与原来相同,但两个大于127的字符连在一起时,就表示一个汉字,前面的一个字节(他称之为高字节)从0xA1用到0xF7,后面一个字节(低字节)从0xA1到0xFE,这样我们就可以组合出大约7000多个简体汉字了;这种汉字方案叫做 “GB2312”。GB2312 是对 ASCII 的中文扩展。

 

GBK 和 GB18030编码

但是汉字太多了,GB2312也不够用,于是规定:只要第一个字节是大于127就固定表示这是一个汉字的开始,不管后面跟的是不是扩展字符集里的内容。结果扩展之后的编码方案被称为 GBK 标准,GBK 包括了 GB2312 的所有内容,同时又增加了近20000个新的汉字(包括繁体字)和符号。

 

UNICODE编码

UNICODE 。    UNICODE是用两个字节来表示为一个字符,它总共可以组合出65535不同的字符,这足以覆盖世界上所有符号(包括甲骨文)

 

utf8:    

unicode都一统天下了,为什么还要有一个utf8的编码呢?    大家想,对于英文世界的人们来讲,一个字节完全够了,比如要存储A,本来00010001就可以了,现在吃上了unicode的大锅饭,    得用两个字节:00000000 00010001才行,浪费太严重!    基于此,美利坚的科学家们提出了天才的想法:utf8.    UTF-8(8-bit Unicode Transformation Format)是一种针对Unicode的可变长度字符编码,它可以使用1~4个字节表示一个符号,根据不同的符号而变化字节长度,当字符在ASCII码的范围时,就用一个字节表示,所以是兼容ASCII编码的。    这样显著的好处是,虽然在我们内存中的数据都是unicode,但当数据要保存到磁盘或者用于网络传输时,直接使用unicode就远不如utf8省空间啦!    这也是为什么utf8是我们的推荐编码方式。

 

Unicode与utf8的关系   

一言以蔽之:Unicode是内存编码表示方案(是规范),而UTF是如何保存和传输Unicode的方案(是实现)这也是UTF与Unicode的区别。

 

二 python2的string编码

在py2中,有两种字符串类型:str类型和unicode类型;注意,这仅仅是两个名字,python定义的两个名字,关键是这两种数据类型在程序运行时存在内存地址的是什么?

我们来看一下:

内置函数repr可以帮我们在这里显示存储内容。原来,str和unicode分别存的是字节数据和unicode数据;那么两种数据之间是什么关心呢?如何转换呢?这里就涉及到编码(encode)和解码(decode)了

 

s1=u‘苑‘
print repr(s1) #u‘\u82d1‘

b=s1.encode(‘utf8‘)
print b
print type(b)  #<type ‘str‘>
print repr(b)  #‘\xe8\x8b\x91‘

s2=‘苑昊‘
u=s2.decode(‘utf8‘)
print u        # 苑昊
print type(u)  # <type ‘unicode‘>
print repr(u)  # u‘\u82d1\u660a‘

#注意
u2=s2.decode(‘gbk‘)
print u2  #鑻戞槉
print len(‘苑昊‘) #6

 

无论是utf8还是gbk都只是一种编码规则,一种把unicode数据编码成字节数据的规则,所以utf8编码的字节一定要用utf8的规则解码,否则就会出现乱码或者报错的情况。

 

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Python 2 悄悄掩盖掉了 byte 到 unicode 的转换,只要数据全部是 ASCII 的话,所有的转换都是正确的,一旦一个非 ASCII 字符偷偷进入你的程序,那么默认的解码将会失效,从而造成 UnicodeDecodeError 的错误。py2编码让程序在处理 ASCII 的时候更加简单。你复出的代价就是在处理非 ASCII 的时候将会失败。

 

三 python3的string编码

py3也有两种数据类型:str和bytes;  str类型存unicode数据,bytse类型存bytes数据,与py2比只是换了一下名字而已。

 

import json

s=‘苑昊‘
print(type(s))       #<class ‘str‘>
print(json.dumps(s)) #  "\u82d1\u660a"

b=s.encode(‘utf8‘)
print(type(b))      # <class ‘bytes‘>
print(b)            # b‘\xe8\x8b\x91\xe6\x98\x8a‘


u=b.decode(‘utf8‘)
print(type(u))       #<class ‘str‘>
print(u)             #苑昊
print(json.dumps(u)) #"\u82d1\u660a"


print(len(‘苑昊‘)) # 2

 

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四 文件从磁盘到内存的编码

说到这,才来到我们的重点!

抛开执行执行程序,请问大家,文本编辑器大家都是用过吧,如果不懂是什么,那么word总用过吧,ok,当我们在word上编辑文字的时候,不管是中文还是英文,计算机都是不认识的,那么在保存之前数据是通过什么形式存在内存的呢?yes,就是unicode数据,为什么要存unicode数据,这是因为它的名字最屌:万国码!解释起来就是无论英文,中文,日文,拉丁文,世界上的任何字符它都有唯一编码对应,所以兼容性是最好的。

好,那当我们保存了存到磁盘上的数据又是什么呢?

答案是通过某种编码方式编码的bytes字节串。比如utf8---一种可变长编码,很好的节省了空间;当然还有历史产物的gbk编码等等。于是,在我们的文本编辑器软件都有默认的保存文件的编码方式,比如utf8,比如gbk。当我们点击保存的时候,这些编辑软件已经"默默地"帮我们做了编码工作。

那当我们再打开这个文件时,软件又默默地给我们做了解码的工作,将数据再解码成unicode,然后就可以呈现明文给用户了!所以,unicode是离用户更近的数据,bytes是离计算机更近的数据。

说了这么多,和我们程序执行有什么关系呢?

先明确一个概念:py解释器本身就是一个软件,一个类似于文本编辑器一样的软件!

现在让我们一起还原一个py文件从创建到执行的编码过程:

打开pycharm,创建hello.py文件,写入

 

ret=1+1
s=‘苑昊‘
print(s)

 

当我们保存的的时候,hello.py文件就以pycharm默认的编码方式保存到了磁盘;关闭文件后再打开,pycharm就再以默认的编码方式对该文件打开后读到的内容进行解码,转成unicode到内存我们就看到了我们的明文;

      而如果我们点击运行按钮或者在命令行运行该文件时,py解释器这个软件就会被调用,打开文件,然后解码存在磁盘上的bytes数据成unicode数据,这个过程和编辑器是一样的,不同的是解释器会再将这些unicode数据翻译成C代码再转成二进制的数据流,最后通过控制操作系统调用cpu来执行这些二进制数据,整个过程才算结束。

那么问题来了,我们的文本编辑器有自己默认的编码解码方式,我们的解释器有吗?

当然有啦,py2默认ASCII码,py3默认的utf8,可以通过如下方式查询

 

import sys
print(sys.getdefaultencoding())






































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使用非utf-8编码在Python中解析XML

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