


Python の「UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte...」を解決するにはどうすればよいですか?
UnicodeDecodeError 解決策: 'ascii' コーデックがバイトをデコードできません
簡単な解決策
- 不必要なデコード/エンコードを避けてください。
- 文字列が UTF-8 として想定されていないことを確認してください
- できるだけ早く文字列を Unicode に変換します。
- ロケールの問題に対処します (リンク先の質問で説明されています)。
- クイック リロード修正を使用する誘惑に抵抗してください。
Unicode と Python について2.x
UnicodeDecodeError は通常、エンコードを指定せずに非 ASCII 文字を含む Python 2.x 文字列を Unicode に変換しようとすると発生します。
Unicode 文字列 (タイプ: unicode) はシーケンスを表します。 Unicode ポイント コードの一方、文字列 (タイプ: str) にはエンコードされたテキスト (UTF-8、UTF-16 など) が含まれます。文字列は Unicode にデコードされ、Unicode は文字列にエンコードされます。
明示的な変換、形式文字列、文字列の連結などの多くのシナリオで、非 ASCII データを処理するときに UnicodeDecodeError がトリガーされる可能性があります。
入力およびデコード
- Unicode 文字列を使用するソース コード内の非 ASCII 文字には (接頭辞「u」が付きます)。
- 正しいデコードを容易にするために、ソース コード ファイルにエンコード ヘッダーを提供します。
- 適切なエンコードで io.open を使用して、ファイルをその場でデコードします。
- 非 ASCII CSV には backports.csv を使用します。ファイル。
- Unicode でデータを返し、クエリに Unicode 文字列を使用するようにデータベースを構成します。
- 正しいエンコードの string.decode(encoding) を使用して手動でデコードします。
中間処理
- Unicode 文字列を使用した場合と同様に操作します。通常の文字列。
出力
- print は、コンソールのエンコードに基づいて Unicode をエンコードします。
- io.open を使用して、Unicode をファイルのエンコードされたバイト文字列に変換します。 .
- Unicode を書き込むための正しいデータベース構成を確認してください。 data.
Python 3 の考慮事項
Python 3 は Unicode をより適切に処理しますが、ネイティブの Unicode 機能が付属していないことを理解することが重要です。デフォルトのエンコーディングは UTF-8 で、open() はテキスト モードで動作し、ロケール エンコーディングを使用してデコードされた str (Unicode) を返します。
sys.setdefaultencoding('utf8') を回避します
これハックは根本的な問題を覆い隠し、Python 3 への移行を妨害します。代わりに、根本原因に対処し、Unicode zen を採用してください。
以上がPython の「UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte...」を解決するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
