Python コーディングの問題に対処するために Python を学習する
まとめると、python1.6からはunicode文字も処理できるようになりました。
1. いくつかの一般的なエンコード形式。
1.1、ASCII、1 バイトで表されます。
1.2. UTF-8 は 1 ~ 3 バイトで表されます。ASCII エンコードは UTF-8 のサブセットです。
1.3、UTF-16。Python では、Unicode の意味は UTF-16 です。
2. Python ソースファイルのエンコードとデコード 作成した Python プログラムの生成から実行までのプロセスは次のとおりです。
エディタ----> ソースコード--- -> ;インタプリタ---->出力結果
2.1. エディタはソースコードのエンコード形式を決定します(エディタで設定)
2.2. インタプリタはソースコードのエンコード形式も知っている必要があります(残念ながら、エンコードされたデータからソースファイルのエンコード形式を知ることは困難です)
2.3. 補足: Windows で UltraEdit を使用してソースコードを UTF-8 として保存すると、BOM マークが記録されます。ただし、Eclipse を使用してソース ファイルを編集すると、エディターではファイル エンコーディングが UTF- として指定されていますが、ActivePython インタープリターはソース ファイルが UTF-8 形式であることを自動的に認識します。 8 では、BOM マークが記録されていないため、ソース ファイルの先頭に BOM マークを記録する必要があります。 #coding=utf-8 を追加すると、コメントを使用してソース ファイルのエンコード方法についてインタプリタに指示することができます。
2.4. 例: たとえば、「私は中国人です」を端末に出力したいとします。
#coding=utf-8 は、Python インタープリターに utf- を使用するように指示します。 8 エンコーディング、I Use eclipse+pydev
print "I am Chinese" #ソース ファイル自体も UTF-8 エンコーディングで保存する必要があります
3. エンコーディング変換、2 つのエンコーディング変換用の転送ステーションとして UTF-16 を使用する必要があります。
例: 「民間中国人」という内容を含むテキスト ファイル jap.txt がある場合、エンコード形式は日本語エンコード SHIFT_JIS、
テキスト ファイル chn.txt もあります、内容は「中華人民共和国」、エンコード形式は中国語エンコード GB2312 です。
文字化けを表示せずに 2 つのファイルの内容を結合して utf.txt に保存するにはどうすればよいですか? UTF-8 には中国語のエンコードと日本語が含まれているため、2 つのファイルの内容を UTF-8 形式に変換できますか?エンコーディング。
#coding=utf-8
try:
JAP =open( "e:/jap.txt","r")
CHN=open("e:/chn.txt","r")
UTF=open("e:/utf.txt "," w")
jap_text=JAP.readline()
chn_text=CHN.readline()
#まず UTF-16 にデコードし、次に UTF-8 にエンコードします
jap_text_utf8=jap_text。 decode(" SHIFT_JIS").encode("UTF-8") #utf-8 に変換しなくても実行できます
chn_text_utf8=chn_text.decode("GB2312").encode("UTF-8")#Theエンコード方式は大文字と小文字の両方です。utf-8 についても同様です。
UTF.write(jap_text_utf8)
UTF.write(chn_text_utf8)
IOError,e:
print "オープン ファイル エラー" を除きます。 ,e
4. Tk ライブラリは、ASCII、UTF-16、UTF-8 をサポートしています
#coding=utf-8
from Tkinter import *
try:
JAP=open("e:/jap.txt ","r")
str1=JAP.readline( )
例外 IOError,e:
print "ファイルオープンエラー",e
root=Tk()
label1=Label( root,text=str1.decode("SHIFT_JIS")) #if デコードしないと文字化けが表示されます
label1.grid()
root.mainloop()
上記Python を学習して Python エンコーディングを処理する基本的なプロセスです。皆さんのお役に立てれば幸いです。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











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
