python写文件中文乱码

Posted 2023-04-20

这是因为IDLE中使用gbk编码，是ascii扩展字符集。

>>> import sys

>>> sys.getdefaultencoding()

'ascii'解决方法：

在IDLE中执行的时候

去掉字符串前面的u字符，也不要加#coding这一行。

2. 先import sys,然后reload(sys),再使用sys.setdefaultencoding("utf-8")。然后就可以打印前面带u的字符串了。（这是搜来的方法，实验了一下，发现在我这没有输出了。。重启了IDLE，才可以输出，不过又变会ascii了）

在文件中执行

在文件开头声明#coding行，文件保存为utf8编码，在字符串开头加u

参考技术A 解决思路：

修改excel 打开csv 文件的编码（可能会影响其它文件的打开，不作为首选方式）
修改python 打开文件的编码 utf-8 -> utf-8-sig
修改前的编码
f=open(filename,'w',encoding='utf-8')
修改后的编码
f=open(filename,'w',encoding='utf-8-sig')

python笔记5-python2写csv文件中文乱码问题

前言

python2最大的坑在于中文编码问题，遇到中文报错首先加u，再各种encode、decode。
当list、tuple、dict里面有中文时，打印出来的是Unicode编码，这个是无解的。
对中文编码纠结的建议尽快换python3吧，python2且用且珍惜！

csv中文乱码

1.open打开csv文件，用writer写入带有中文的数据时

• writer写入单行
• writers写入多行

# coding:utf-8
import csv

f = open("xieru.csv", ‘wb‘)
writer = csv.writer(f)

# 需要写入的信息
data = ["客户名称", "行业类型", "客户联系人", "职位", "联系方式", "邮箱","地址"]

writer.writerow(data)       # 写入单行
# writer.writerows(datas)    # 写入多行

f.close()

2.打开csv文件，发现写入的中文乱码了

编码与解码

1.中文乱码问题一直是python2挥之不去的痛，这里先弄清楚乱码原因：

• python2本身内部代码的编码有str和unicode两种编码
• 然而文件写入到windows系统时候，windows上的是gb2312编码

所以就导致了乱码问题

2.先把python里面的中文字符串decode成utf-8，再encode为gbk编码

data.decode(‘utf-8‘).encode(‘gbk‘)

3.如果是读取csv文件的话，就反过来：

data.decode(‘gbk‘).encode(‘utf-8‘)

解决方案

1.方案一：对字符串转换编码(这个太麻烦了，不推荐)

# coding:utf-8
import csv

f = open("xieru1.csv", ‘wb‘)
writer = csv.writer(f)

# 需要写入的信息
data = ["客户名称", "行业类型", "客户联系人", "职位", "联系方式", "邮箱","地址"]

a = []
for i in data:
    a.append(i.decode("utf-8").encode("gbk"))

writer.writerow(a)           # 写入单行
# writer.writerows(datas)    # 写入多行

f.close()

2.方法二：用codecs提供的open方法来指定打开的文件的语言编码，它会在读取的时候自动转换为内部unicode (推荐)

# coding:utf-8
import csv, codecs

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding(‘utf8‘)

f = codecs.open("xx.csv", ‘wb‘, "gbk")
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(["客户名称", "行业类型", "客户联系人", "职位", "联系方式", "邮箱","地址"])

# 多组数据存放list列表里面
datas = [
    ["客户名称", "行业类型", "客户联系人", "职位", "联系方式", "邮箱","地址"],
    ["客户名称", "行业类型", "客户联系人", "职位", "联系方式", "邮箱","地址"],
    ["客户名称", "行业类型", "客户联系人", "职位", "联系方式", "邮箱","地址"],
       ]

writer.writerows(datas)
f.close()