python中的编码以及解码问题(中文字符处理以及文件处理的某些注意事项)

本文介绍Python处理中文字符串和文本的方法,包括如何确定编码格式、转换为Unicode编码以及使用不同编码进行读写操作。

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        参考文献:

    http://bbs.chinaunix.net/thread-1431029-1-1.html

    http://blog.youkuaiyun.com/devil_2009/article/details/39526713

       http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/12/05/1897271.html

    最近在做一个项目,因为文本处理的内容是中文,所以不得不面对python中文处理所带来的种种困惑。中文处理的问题主要是编码。处理好了编码之后,几乎所有的问题都迎刃而解。

    下面我们从中文字符串和中文文本两个角度来探讨。

   (一)中文字符串编码

首先要明白的是,python里面默认的字符串都是ASCII编码,是string类型,ASCII编码处理中文字符是会出问题的。python的内部编码格式是unicode,在字符串前加‘u’前缀也可直接声明unicode字符串,如 u'hello'就是unicode类型。如果处理的字符串中出现非ascii码表示的字符,要想不出错,就得转成unicode编码了。所以,我们可以利用unicode编码处理中文字符。

但是,通常当我们从文本中读出字符串时,并不确切地知道该字符串string是什么类型。这时,我们可以使用

import chardet 
for i in ['abc123','中国']:
    print i,chardet.detect(i)
#即chardet.detect(string)即可获得string的编码格式。

获取字符串string的编码格式X。当知道编码格式之后,我们可以使用:

(1)将其他编码的字符串转换成unicode编码:使用decode方法,如str = string.decode(X),表示将X编码格式的字符串string转换成unicode编码str;或使用unicode方法,如str = unicode(string, X),表示将X编码格式的字符串string转换成unicode编码str。

   (2)将unicode编码转换成其他编码的字符串,如str1 = str.encode('gb2312'),表示将unicode编码的字符串str转换成gb2312编码str1;
 
 
另外,对一个unicode编码的字符串在进行解码会出错,所以在编码未知的情况下要先判断其编码方式是否为unicode,可以用isinstance(str, unicode)。
不仅是中文,以后处理含非ascii编码的字符串时,都可以遵循以下步骤:
1、确定源字符的编码格式,假设是utf8;
2、把处理后字符串用encode()编码成指定格式。
3、使用unicode()或decode()转换成unicode编码,如str1.decode('utf8'),或者unicode(str1, 'utf8');

   (二)中文文本编码

    源代码文件中,如果有用到非ASCII字符,则需要在文件头部进行字符编码的声明,如下:   

#-*- coding: UTF-8 -*-

         实际上Python只检查#、coding和编码字符串,其他的字符都是为了美观加上的。另外,Python中可用的字符编码有很多,并且还有许多别名,还不区分大小写,比如UTF-8可以写成u8。

        另外需要注意的是声明的编码必须与文件实际保存时用的编码一致,否则很大几率会出现代码解析异常。现在的IDE一般会自动处理这种情况,改变声明后同时换成声明的编码保存,但文本编辑器控们需要小心。

       内置的open()方法打开文件时,read()读取的是str,读取后需要使用正确的编码格式进行decode()。write()写入时,如果参数是unicode,则需要使用你希望写入的编码进行encode(),如果是其他编码格式的str,则需要先用该str的编码进行decode(),转成unicode后再使用写入的编码进行encode()。如果直接将unicode作为参数传入write()方法,Python将先使用源代码文件声明的字符编码进行编码然后写入。

# coding: UTF-8
 
f = open('test.txt')
s = f.read()
f.close()
print type(s) # <type 'str'>
# 已知是GBK编码,解码成unicode
u = s.decode('GBK')
 
f = open('test.txt', 'w')
# 编码成UTF-8编码的str
s = u.encode('UTF-8')
f.write(s)
f.close()
            另外,模块codecs提供了一个open()方法,可以指定一个编码打开文件,使用这个方法打开的文件读取返回的将是unicode。写入时,如果参数是unicode,则使用open()时指定的编码进行编码后写入;如果是str,则先根据源代码文件声明的字符编码,解码成unicode后再进行前述操作。相对内置的open()来说,这个方法比较不容易在编码上出现问题。

# coding: GBK
 
import codecs
 
f = codecs.open('test.txt', encoding='UTF-8')
u = f.read()
f.close()
print type(u) # <type 'unicode'>
 
f = codecs.open('test.txt', 'a', encoding='UTF-8')
# 写入unicode
f.write(u)
 
# 写入str,自动进行解码编码操作
# GBK编码的str
s = '汉'
print repr(s) # '\xba\xba'
# 这里会先将GBK编码的str解码为unicode再编码为UTF-8写入
f.write(s) 
f.close()
           如果我们想要获取中文字符串中的某个汉字,那么我们该使用什么样的方法呢?我们可以先将中文字符串string(设原编码格式为"utf-8")进行解编码str = string.decode("utf-8"),获得unicode编码格式的字符串str,然后使用下标str[i]即可获得相应的中文字符。具体请参考文献http://bbs.chinaunix.net/thread-1431029-1-1.html

         注意:

   1)上文中string.decode("utf-8")这种使用方式,并不会对string进行改变。str=string.decode("utf-8")str才是处理后的stringstrunicode编码格式。

         2) 执行解码成为unicode编码格式后,仍然能够使用string的部分性质,如下面:

import codecs
read_file = codecs.open("E:\\Files\\data\\train.tsv","r",encoding = 'gbk')
while True:
    line_sentence = read_file.readline().split('\t')[1]
    print(line_sentence)
        3)python 在使用open 打开文件并读取文件内容时,只能读取一次。所以,在进行循环读文件内容之前,可以将文件内容读取出来并存储。
read_sample = codecs.open("E:\\Files\\data\\some_test.txt",encoding='gb18030')
train_content = read_sample.readlines()
while True:



    

<think>我们被要求回答:如何在 Python处理 CSV 文件读取时的编码问题? 根据引用,我们可以总结如下: 引用[1]和[4]提到了写入CSV时出现乱码的解决方法,但读取时同样可能遇到编码问题。 引用[2]和[3]介绍了使用csv模块处理CSV文件的基本方法。 常见的编码问题主要是由于文件保存的编码格式与读取时使用的编码不一致导致的。在Windows系统下,CSV文件可能是GBK、GB2312或UTF-8等编码。如果读取时没有指定正确的编码,就会出现乱码。 解决方法: 1. 尝试使用不同编码打开文件,常见的编码有:'utf-8', 'gbk', 'gb2312', 'latin1'等。 2. 使用chardet库自动检测文件编码(但注意这并非100%准确)。 3. 对于已知来源的文件,优先使用来源指定的编码。 具体操作: 方法1:使用pandas读取时指定编码 ```python import pandas as pd # 尝试不同编码 try: # 先尝试utf-8 df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8') except UnicodeDecodeError: try: # 再尝试gbk(中文环境常用) df = pd.read_csv('file.csv', encoding='gbk') except UnicodeDecodeError: # 尝试其他编码,如gb2312, latin1等 df = pd.read_csv('file.csv', encoding='latin1') ``` 方法2:使用Python内置的csv模块,并指定编码 ```python import csv with open('file.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: # 可以替换为'gbk'等 csv_reader = csv.reader(f) for row in csv_reader: print(row) ``` 方法3:使用chardet自动检测编码(需要安装) 安装:pip install chardet ```python import chardet with open('file.csv', 'rb') as f: result = chardet.detect(f.read(10000)) # 读取前10000字节来检测 encoding = result['encoding'] # 然后使用检测到的编码打开 import pandas as pd df = pd.read_csv('file.csv', encoding=encoding) ``` 方法4:如果文件有BOM(如某些UTF-8文件带BOM),可以指定编码为'utf-8-sig' ```python df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8-sig') ``` 注意事项: - 在Windows下,使用Excel保存的CSV文件可能是带BOM的UTF-8,此时使用'utf-8-sig'可以去除BOM头。 - 对于中文文件,优先尝试'gbk'或'gb2312',因为'gbk'是扩展的,能包含'gb2312'。 引用[4]提到:当从数据库读取数据存到csv文件时,需要转换编码。同样,读取时也需要对应转换。但使用正确的编码读取可以避免手动转换。 因此,处理编码问题的关键是确定文件的实际编码,并在读取时指定该编码。 另外,如果文件包含特殊字符(如引号、逗号等),还需要注意引用符和转义符的处理,但这属于另一个问题。 根据以上内容,我们可以这样组织回答:</think>### 如何在 Python处理 CSV 文件读取时的编码问题 处理 CSV 文件编码问题主要涉及识别文件的实际编码格式,并在读取时正确指定该编码。以下是系统化的解决方法: #### 1. **识别文件编码(关键第一步)** - 使用 `chardet` 库自动检测编码: ```python import chardet with open('data.csv', 'rb') as f: raw_data = f.read(10000) # 读取前10KB用于检测 result = chardet.detect(raw_data) file_encoding = result['encoding'] print(f"检测到文件编码: {file_encoding}") ``` - 常见中文编码: - `GB2312` (简体中文) - `GBK` (扩展GB2312) - `GB18030` (最新国家标准) - `UTF-8` (国际通用) #### 2. **读取时显式指定编码** **使用 pandas:** ```python import pandas as pd # 显式指定检测到的编码 df = pd.read_csv('data.csv', encoding=file_encoding) # 或直接尝试常见编码 try: df = pd.read_csv('data.csv', encoding='GBK') except UnicodeDecodeError: df = pd.read_csv('data.csv', encoding='UTF-8') ``` **使用 csv 模块:** ```python import csv with open('data.csv', 'r', encoding='GB18030') as f: # 指定中文编码 reader = csv.reader(f) for row in reader: print(row) ``` #### 3. **处理特殊编码问题** - **BOM头问题**(常见于Windows生成的文件): ```python # 使用UTF-8-sig自动去除BOM df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8-sig') ``` - **混合编码处理**: ```python # 使用errors参数处理无法解码的字符 df = pd.read_csv('data.csv', encoding='GBK', errors='replace') ``` #### 4. **转换编码保存(如需后续处理)** ```python # 读取后转换为UTF-8保存 df = pd.read_csv('data.csv', encoding='GB2312') df.to_csv('cleaned_data.csv', encoding='utf-8', index=False) ``` #### 5. **避免常见陷阱** - Windows系统默认使用GBK编码,但Excel导出的CSV可能是UTF-8 - - 使用`engine='python'`参数解决复杂编码问题[^4]: ```python pd.read_csv('data.csv', encoding='GBK', engine='python') ``` - 验证列名是否乱码:`print(df.columns.tolist())` > **最佳实践**: > 始终在读取CSV时显式指定`encoding`参数,优先尝试`GBK`或`UTF-8`,使用`chardet`辅助检测,并通过`errors='replace'`防止解码失败导致程序中断[^1][^3][^4]。
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