Python中怎么对XML文件的编码进行转换
1. 在 Python 中 XML 文件的编码问题
1.Python 使用的xml.etree.ElementTree
库只支持解析和生成标准的UTF-8格式的编码
2.常见GBK
或GB2312
等中文编码的 XML 文件,用以在老旧系统中保证 XML 对中文字符的记录能力
3.XML 文件开头有标识头,标识头指定了程序处理 XML 时应该使用的编码
4.要修改编码,不仅要修改文件整体的编码,还要将标识头中 encoding 部分的值修改
2. 处理 Python XML 文件的思路
1.读取&解码:
使用二进制模式读取 XML 文件,将文件变为二进制流
将二进制流使用
.encode()
方法,使用原文件的编码格式进行解析为字符串
2.处理标识头:使用.replace()
方法,替换字符串中的encoding="xxx"
部分
3.编码&保存:将字符串使用新的编码格式进行保存
3. 实际过程中遇到的问题
GB2312 <–> UTF:无问题,可直接按照上面的逻辑处理
GBK <–> UTF8
GBK --> UTF8:无问题,可直接按照上面的逻辑处理
UTF8 --> GBK:.encode()会报错,要加上error="ignore"参数,忽略无法转换的字符
这里的原理是:GBK 编码兼容 UTF-8 编码,因此无法转换的内容使用 GBK 直接也能显示
GBK <–> GB2312:无问题
4. 最后使用的代码
# filepath -- 原文件路径 # savefilepath -- 转换后文件存储路径(默认 = 原文件路径) # oldencoding -- 原文件的编码格式 # newencoding -- 转换后文件的编码格式 def convert_xml_encoding(filepath, savefilepath=filepath, oldencoding, newencoding): # Read the XML file with open(filepath, 'rb') as file: content = file.read() # Decode the content from old encoding # 出现错误时忽略 errors='ignore' decoded_content = content.decode(oldencoding, errors='ignore') # decoded_content = content.decode('GBK') # Update the encoding in the XML header updated_content = decoded_content.replace('encoding="{}"'.format(oldencoding), 'encoding="{}"'.format(newencoding)) # Encode the content to new encoding # 出现错误时忽略 errors='ignore' encoded_content = updated_content.encode(newencoding,errors='ignore') # Write the updated content to the file with open(savefilepath, 'wb') as file: file.write(encoded_content) # Result output print(f"XML file '{os.path.basename(filepath)}'({oldencoding}) --> '{os.path.basename(savefilepath)}'({newencoding})") # ---------------------- 使用示例 --------------------- # GBK --> utf-8 convert_xml_encoding(filepath, savefilepath2, 'GBK', 'utf-8') # utf-8 --> gb2312 convert_xml_encoding(filepath, savefilepath2, 'utf-8', 'gb2312') # GBK --> gb2312 convert_xml_encoding(filepath, savefilepath2, 'GBK', 'gb2312')
注意事项:
由于这里需要直接替换标识头,要求编码名称一定得完全匹配,否则替换会失败
如:GBK 不能写成 gbk,utf-8 不能写成 UTF8此代码仅在以上 GBK、GB2312、UTF-8 & 常用中英文基础上测试,其他的编码格式不保证一定能转换成功
以上是Python中怎么对XML文件的编码进行转换的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

PHP和Python各有优劣,选择取决于项目需求和个人偏好。1.PHP适合快速开发和维护大型Web应用。2.Python在数据科学和机器学习领域占据主导地位。

Python和JavaScript在社区、库和资源方面的对比各有优劣。1)Python社区友好,适合初学者,但前端开发资源不如JavaScript丰富。2)Python在数据科学和机器学习库方面强大,JavaScript则在前端开发库和框架上更胜一筹。3)两者的学习资源都丰富,但Python适合从官方文档开始,JavaScript则以MDNWebDocs为佳。选择应基于项目需求和个人兴趣。

在CentOS系统上启用PyTorchGPU加速,需要安装CUDA、cuDNN以及PyTorch的GPU版本。以下步骤将引导您完成这一过程:CUDA和cuDNN安装确定CUDA版本兼容性:使用nvidia-smi命令查看您的NVIDIA显卡支持的CUDA版本。例如,您的MX450显卡可能支持CUDA11.1或更高版本。下载并安装CUDAToolkit:访问NVIDIACUDAToolkit官网,根据您显卡支持的最高CUDA版本下载并安装相应的版本。安装cuDNN库:前

Docker利用Linux内核特性,提供高效、隔离的应用运行环境。其工作原理如下:1. 镜像作为只读模板,包含运行应用所需的一切;2. 联合文件系统(UnionFS)层叠多个文件系统,只存储差异部分,节省空间并加快速度;3. 守护进程管理镜像和容器,客户端用于交互;4. Namespaces和cgroups实现容器隔离和资源限制;5. 多种网络模式支持容器互联。理解这些核心概念,才能更好地利用Docker。

在CentOS系统上进行PyTorch分布式训练,需要按照以下步骤操作:PyTorch安装:前提是CentOS系统已安装Python和pip。根据您的CUDA版本,从PyTorch官网获取合适的安装命令。对于仅需CPU的训练,可以使用以下命令:pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio如需GPU支持,请确保已安装对应版本的CUDA和cuDNN,并使用相应的PyTorch版本进行安装。分布式环境配置:分布式训练通常需要多台机器或单机多GPU。所

在CentOS系统上安装PyTorch,需要仔细选择合适的版本,并考虑以下几个关键因素:一、系统环境兼容性:操作系统:建议使用CentOS7或更高版本。CUDA与cuDNN:PyTorch版本与CUDA版本密切相关。例如,PyTorch1.9.0需要CUDA11.1,而PyTorch2.0.1则需要CUDA11.3。cuDNN版本也必须与CUDA版本匹配。选择PyTorch版本前,务必确认已安装兼容的CUDA和cuDNN版本。Python版本:PyTorch官方支

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

在CentOS上更新PyTorch到最新版本,可以按照以下步骤进行:方法一:使用pip升级pip:首先确保你的pip是最新版本,因为旧版本的pip可能无法正确安装最新版本的PyTorch。pipinstall--upgradepip卸载旧版本的PyTorch(如果已安装):pipuninstalltorchtorchvisiontorchaudio安装最新
