详解字符串的encode与decode乱码问题解决方法
为什么会报错“UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128)”?本文就来研究一下这个问题。
字符串在Python内部的表示是unicode编码,因此,在做编码转换时,通常需要以unicode作为中间编码,即先将其他编码的字符串解码(decode)成unicode,再从unicode编码(encode)成另一种编码。
decode的作用是将其他编码的字符串转换成unicode编码,如str1.decode('gb2312'),表示将gb2312编码的字符串str1转换成unicode编码。
encode的作用是将unicode编码转换成其他编码的字符串,如str2.encode('gb2312'),表示将unicode编码的字符串str2转换成gb2312编码。
因此,转码的时候一定要先搞明白,字符串str是什么编码,然后decode成unicode,然后再encode成其他编码
代码中字符串的默认编码与代码文件本身的编码一致。
如:s='中文'
如果是在utf8的文件中,该字符串就是utf8编码,如果是在gb2312的文件中,则其编码为gb2312。这种情况下,要进行编码转换,都需要先用decode方法将其转换成unicode编码,再使用encode方法将其转换成其他编码。通常,在没有指定特定的编码方式时,都是使用的系统默认编码创建的代码文件。
如果字符串是这样定义:s=u'中文'
则该字符串的编码就被指定为unicode了,即python的内部编码,而与代码文件本身的编码无关。因此,对于这种情况做编码转换,只需要直接使用encode方法将其转换成指定编码即可。
如果一个字符串已经是unicode了,再进行解码则将出错,因此通常要对其编码方式是否为unicode进行判断:
isinstance(s, unicode) #用来判断是否为unicode
用非unicode编码形式的str来encode会报错
如何获得系统的默认编码?
#!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import sys print sys.getdefaultencoding()
该段程序在英文WindowsXP上输出为:ascii
在某些IDE中,字符串的输出总是出现乱码,甚至错误,其实是由于IDE的结果输出控制台自身不能显示字符串的编码,而不是程序本身的问题。
如在UliPad中运行如下代码:
s=u"中文" print s
会提示:UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128)。这是因为UliPad在英文WindowsXP上的控制台信息输出窗口是按照ascii编码输出的(英文系统的默认编码是ascii),而上面代码中的字符串是Unicode编码的,所以输出时产生了错误。
将最后一句改为:print s.encode('gb2312')
则能正确输出“中文”两个字。
若最后一句改为:print s.encode('utf8')
则输出:\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87,这是控制台信息输出窗口按照ascii编码输出utf8编码的字符串的结果。
unicode(str,'gb2312')与str.decode('gb2312')是一样的,都是将gb2312编码的str转为unicode编码
使用str.class可以查看str的编码形式
原理说了半天,最后来个包治百病的吧:)
代码如下:
#!/usr/bin/env python #coding=utf-8 s="中文" if isinstance(s, unicode): #s=u"中文" print s.encode('gb2312') else: #s="中文" print s.decode('utf-8').encode('gb2312')
Atas ialah kandungan terperinci 详解字符串的encode与decode乱码问题解决方法. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Fail PDF adalah popular untuk keserasian silang platform mereka, dengan kandungan dan susun atur yang konsisten merentasi sistem operasi, peranti membaca dan perisian. Walau bagaimanapun, tidak seperti Python memproses fail teks biasa, fail PDF adalah fail binari dengan struktur yang lebih kompleks dan mengandungi unsur -unsur seperti fon, warna, dan imej. Mujurlah, tidak sukar untuk memproses fail PDF dengan modul luaran Python. Artikel ini akan menggunakan modul PYPDF2 untuk menunjukkan cara membuka fail PDF, mencetak halaman, dan mengekstrak teks. Untuk penciptaan dan penyuntingan fail PDF, sila rujuk tutorial lain dari saya. Penyediaan Inti terletak pada menggunakan modul luaran PYPDF2. Pertama, pasangkannya menggunakan PIP: Pip adalah p

Tutorial ini menunjukkan cara memanfaatkan caching redis untuk meningkatkan prestasi aplikasi python, khususnya dalam rangka kerja Django. Kami akan merangkumi pemasangan Redis, konfigurasi Django, dan perbandingan prestasi untuk menyerlahkan bene

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Tutorial ini menunjukkan mewujudkan struktur data saluran paip tersuai di Python 3, memanfaatkan kelas dan pengendali yang berlebihan untuk fungsi yang dipertingkatkan. Fleksibiliti saluran paip terletak pada keupayaannya untuk menggunakan siri fungsi ke set data, GE

Python, kegemaran sains dan pemprosesan data, menawarkan ekosistem yang kaya untuk pengkomputeran berprestasi tinggi. Walau bagaimanapun, pengaturcaraan selari dalam Python memberikan cabaran yang unik. Tutorial ini meneroka cabaran -cabaran ini, memberi tumpuan kepada Interprete Global
