Pythonの文字コード判定方法
この記事の例ではPythonの文字エンコーディングの判定方法を説明しています。参考のために、次のようにみんなと共有してください:
方法 1:
isinstance(s, str) は、それが一般的な文字列であるかどうかを判断するために使用されます
isinstance(s, unicode) は、それが一般的な文字列であるかどうかを判断するために使用されますは unicode
または
if type(str).__name__!="unicode": str=unicode(str,"utf-8") else: pass
方法 2:
Python のchardet 文字エンコード判定
chardet を使用すると文字列/ファイルエンコード検出を簡単に実装できます。特に中国語の Web ページでは、GBK/GB2312 を使用するページと、UTF8 を使用するページがあります。一部のページをクロールする必要がある場合、HTML ページには charset タグがありますが、それらが正しくない場合があります。そうすれば、シャルデは私たちを大いに助けてくれます。
chardet の例
>>> import urllib >>> rawdata = urllib.urlopen('http://www.google.cn/').read() >>> import chardet >>> chardet.detect(rawdata) {'confidence': 0.98999999999999999, 'encoding': 'GB2312'} >>>chardet可以直接用detect函数来检测所给字符的编码。函数返回值为字典,有2个元数,一个是检测的可信度,另外一个就是检测到的编码。
chardet をインストールします
chardet をダウンロードした後、chardet 圧縮パッケージを解凍し、chardet フォルダーをアプリケーション ディレクトリに直接配置します。インポート chardet を使用して、chardet の使用を開始できます。 。
または、setup.py インストール ファイルを使用して chardet を Python システム ディレクトリにコピーし、すべての Python プログラムが chardet をインポートするだけで済むようにします。
python setup.py インストールリファレンス
chardet 公式サイト: http://chardet.feedparser.org/
chardet ダウンロードページ: http://chardet.feedparser.org/download/
Python 文字エンコード判定関連メソッドについては、PHP 中国語 Web サイトの記事にご注意ください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

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。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

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。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。
