


Wie behebe ich den Python 3-„UnicodeDecodeError: ‚charmap'-Codec' beim Lesen von Textdateien?
UnicodeDecodeError: „Charmap“-Codec kann Byte X an Position Y nicht dekodieren
Beim Versuch, eine Textdatei in Python 3 zu lesen Möglicherweise stoßen Sie auf Folgendes Fehler:
UnicodeDecodeError: 'charmap' codec can't decode byte 0x90 in position 2907500: character maps to `<undefined>`
Erklärung:
Dieser Fehler tritt auf, wenn der „charmap“-Codec, der für die Konvertierung von Bytes in Zeichen verantwortlich ist, nicht in der Lage ist, einen bestimmten Codec zu dekodieren Byte in der Textdatei. Dies liegt normalerweise daran, dass die Datei nicht in der erwarteten Kodierung kodiert ist.
Dekodierungsfehler:
In diesem speziellen Fehler verursacht Byte 0x90 das Problem. Dieses Byte ist keinem Zeichen in der „Charmap“-Codierung zugeordnet, die üblicherweise für Windows-Systeme verwendet wird.
Lösung:
Um dieses Problem zu beheben, benötigen Sie um die korrekte Codierung der Textdatei zu ermitteln. Eine Möglichkeit dazu besteht darin, die Datei mit einem Texteditor zu untersuchen und die Zeichen zu beobachten, die nicht dekodiert werden.
Sobald Sie die richtige Kodierung ermittelt haben, können Sie diese beim Öffnen der Datei in Python angeben:
file = open(filename, encoding="utf8")
In diesem Beispiel ist „utf8“ die für die Textdatei verwendete Kodierung. Stellen Sie sicher, dass Sie es durch die richtige Kodierung ersetzen.
Durch die Verwendung der richtigen Kodierung ist Python in der Lage, die Bytes in der Textdatei zu dekodieren, ohne dass Fehler auftreten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie behebe ich den Python 3-„UnicodeDecodeError: ‚charmap'-Codec' beim Lesen von Textdateien?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
