2018-06-07-python-bytes_to_string

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本文介绍了解决Python中因特殊字符导致的UnicodeDecodeError问题的方法。出现该错误是因为使用的字符集无法解析某些特殊字符，解决方案是更换更大的字符集如GB18030。
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python中UnicodeDecodeError：'gb2312'codec can't decode bytes：illegal multibyte sequence解决办法
python
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python
2018-06-07 00:00:25

当使用bytes.decode("gb2312")是出现题述问题。

出现这个问题的原因是处理的字符中夹杂特殊字符是gb2312字符集中没有的，因而只需要使用更大一点的字符集GB18030去解析即可。

另外GB2312，gbk，gb18030字符集大小顺序为：GB2312 < GBK < GB18030

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flask_sqlalchemy-----TypeError: __repr__ returned non-string (type int)
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10-09 1099
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python bytes转str提示utf-8错误_Python bytes 反斜杠转义问题解决方法
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一、问题因为前文提到工作中需要使用 Go 调 Python 脚本执行加解密，但是 Go 那边执行命令行输出的是 str 类型。因此需要转回 bytes 进行解密，但是发现转回 bytes 和原来的不一样。下面以一个小例子做演示。old_bytes = b"=\x1di\xab\xc1~)]9H\xdf\x0c\x7f`f&'\xfbooX}kX\x0e~D\x9d\x88\x83\x0f\...
python bytes转换为string_python string与bytes定义，相互转换
weixin_39867559的博客
12-22 1608
1- bytesb'C' b'\x01' b'\x010203' b'hello'>>> a = b'\x01'>>> type(a)>>> a = b'C'>>> type(a)>>> a = b'\x010203'>>> type(a)>>> l...
python bytes 转string_Python string转bytes
weixin_39869432的博客
12-19 2247
Python string转bytes教程在Python string转bytes方法如果字符串内容都是 ASCII 字符，则可以通过直接在字符串之前添加字符 b 来构建字节串值。直接调用 bytes() 函数，将字符串按指定字符集转换成字节串，同时需要指定使用的字符集。调用字符串本身的案例字符串转 bytes 对象使用字符 b 修饰，将字符串转成 bytes 序列print("嗨客网(www.h...
python bytes转str提示utf-8错误_使用python读取UTF8字符时出错
weixin_42516710的博客
12-24 992
您正在混合和匹配Unicodes str和常规(字节)str。在使用io模块打开文本文件并在读取时将其解码到Unicode：with io.open("to-filter.txt","r", encoding="utf-8") as f:这假设您的to-filter.txt文件是UTF-8编码的。在您还可以使用以下命令将读取的文件收缩到数组中：^{pr2}$lines现在是Unicode字符串的列...
llama-cpp-python
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
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python bytes转换为string_Python bytes string相互转换过程解析
weixin_28607671的博客
01-28 4301
一.bytes和string区别1.python bytes 也称字节序列，并非字符。取值范围 0 <= bytes <= 255，输出的时候最前面会有字符b修饰；string 是python中字符串类型;2.bytes主要是给在计算机看的，string主要是给人看的；3.string经过编码encode，转化成二进制对象，给计算机识别；bytes经过解码decode，转化成strin...
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Table of ContentsPython3 最重要的新特性大概要算是对文本(text)和二进制数据(binary data)作了更为清晰的区分。文本总是 Unicode，由 str 类型表示。二进制数据则由 bytes 类型表示。那么什么是 bytes、什么是 Unicode 呢？首先计算机能存储的唯一东西就是 bytes。所以为了在计算机中存储东西，我们首先得将其编码(encode)，例如...
python3 string转byte_Python bytes转string-bytes转string python-python3 bytes转string-python bytes 怎么转str...
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python3中bytes和string之间的互相转换
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TypeError: expected string or bytes-like object python报错解决
08-14
<think>我们正在处理一个关于Python中re.search函数报错的问题，错误信息为"TypeError: expected string or bytes-like object"。根据引用内容，这个错误通常是因为传递给re.search函数的参数不是字符串或字节对象，而是其他类型（比如float）。我们将按照以下步骤来解决： 1. 理解错误原因：re.search函数要求第一个参数是字符串（模式），第二个参数是被搜索的字符串或字节对象。如果第二个参数是其他类型（如float、int、None等），就会抛出这个错误。 2. 检查输入数据：确保被搜索的对象是字符串或字节对象。如果不是，需要先进行类型转换或处理缺失值。 3. 处理缺失值：在数据清洗中，常见的情况是数据框中存在NaN（浮点类型的缺失值），导致在应用re.search时出错。我们可以通过填充缺失值或过滤掉缺失值来解决。 4. 代码示例：展示如何避免这个错误。 根据引用[2]中的例子，我们看到在pandas中使用re.sub时遇到了同样的错误，原因是数据列中包含了浮点数（NaN）。因此，我们可以采用类似的方法处理re.search。 解决方案： 步骤1：检查数据类型 使用type()函数检查传递给re.search的字符串参数的类型。 步骤2：转换数据类型 如果发现不是字符串，可以使用str()函数将其转换为字符串。但注意，如果变量是None，转换后变成字符串"None"，这可能是你想要的，也可能不是。另外，对于NaN（浮点数中的缺失值），直接转换会变成字符串"nan"，这通常也不是我们想要的。 步骤3：处理缺失值（NaN） 在pandas中，我们可以使用fillna()将NaN替换为一个空字符串或者其他默认字符串，或者使用dropna()删除缺失值。 步骤4：使用前检查 在应用re.search之前，确保数据是字符串类型。 示例代码： 假设我们有一个数据列表，其中包含字符串和浮点数（NaN），我们想对每个元素应用re.search。 错误示例： ```python import re import numpy as np data = ["apple", "banana", np.nan, "orange"] pattern = r"a" for text in data: # 这里text可能是NaN（浮点数），导致re.search报错 match = re.search(pattern, text) if match: print(f"Found in {text}") ``` 正确示例（处理NaN）： ```python import re import numpy as np data = ["apple", "banana", np.nan, "orange"] pattern = r"a" for text in data: # 检查是否为NaN（使用pandas时，NaN是float类型，但这里我们使用np.isnan判断） if isinstance(text, float) and np.isnan(text): continue # 跳过NaN，或者用空字符串代替 # 或者确保text是字符串：将非字符串转换为字符串，但注意NaN转换后是字符串'nan' # 所以更好的方法是先处理NaN，再转换 text = str(text) if not (isinstance(text, float) and np.isnan(text)) else "" match = re.search(pattern, text) if match: print(f"Found in {text}") ``` 在pandas DataFrame中，我们可以这样处理一列数据： ```python import pandas as pd import re df = pd.DataFrame({"text": ["apple", "banana", None, "orange"]}) # 将None转换为NaN，然后填充为字符串（或者用空字符串） df["text"] = df["text"].fillna("") # 或者用其他字符串填充 pattern = r"a" # 应用re.search到每一行 for index, row in df.iterrows(): text = row["text"] match = re.search(pattern, text) if match: print(f"Found in {text} at row {index}") ``` 或者使用apply方法（注意处理非字符串的情况已经通过填充解决了）： ```python def find_pattern(text, pattern): if re.search(pattern, text): return True return False # 因为已经填充了空字符串，所以可以直接应用 df["contains_a"] = df["text"].apply(lambda x: find_pattern(x, pattern)) ``` 注意：在pandas中，使用str.contains方法可以更简洁地处理正则表达式匹配，而且它会自动处理NaN（返回False或NaN，取决于na参数）： ```python df["contains_a"] = df["text"].str.contains(pattern, na=False) ``` 总结：要解决re.search的TypeError，关键是确保被搜索的对象是字符串或字节对象。对于可能包含NaN的数据，先进行填充或删除缺失值，再进行字符串操作。 相关问题： 1. 如何检查Python变量的类型？ 2. 在pandas中如何处理缺失值？ 3. 除了re.search，还有哪些函数可能会出现类似的错误？ 4. 如何避免在正则表达式中出现类型错误？</think>### Python re.search TypeError: expected string or bytes-like object 解决方法 当使用Python的`re.search()`函数时遇到`TypeError: expected string or bytes-like object`错误，通常是因为函数接收到了非字符串/字节类型的数据（如`None`、`float`或自定义对象）。以下是系统解决方案： #### 错误原因分析 1. **数据类型不匹配**（最常见）： - `re.search()`要求输入是字符串（`str`）或字节序列（`bytes-like`） - 实际传入的可能是：`NaN`（浮点数）、`None`、整数、布尔值或空对象 2. **数据源问题**： - 从CSV/Excel读取数据时，空单元格会被解析为`NaN`（浮点型） - 数据库查询可能返回`NULL`值 #### 解决方法 ##### 方法1：强制类型转换（基础方案） ```python import re text = 3.14 # 示例错误数据（float） pattern = r"\d+" # 转换为字符串再匹配 if text is not None: result = re.search(pattern, str(text)) ``` ##### 方法2：处理缺失值（Pandas专用） ```python import pandas as pd import re # 示例DataFrame（包含NaN） df = pd.DataFrame({"text": ["apple", None, 3.14, "banana"]}) # 方案1：填充空值为空字符串 df["text"] = df["text"].fillna("") # 方案2：过滤空值 df_clean = df.dropna(subset=["text"]) # 安全应用正则 pattern = r"a" df["has_a"] = df["text"].apply( lambda x: bool(re.search(pattern, str(x))) if pd.notnull(x) else False ) ``` ##### 方法3：类型检查（健壮性方案） ```python def safe_search(pattern, text): """安全的正则搜索函数""" if text is None: return None if isinstance(text, (str, bytes)): return re.search(pattern, text) try: # 尝试转换为字符串 return re.search(pattern, str(text)) except TypeError: return None # 使用示例 result = safe_search(r"\d+", 42) # 整数 → 匹配成功 result = safe_search(r"\d+", None) # 返回None ``` ##### 方法4：向量化操作（Pandas高效方案） ```python # 使用Pandas内置字符串方法（自动处理NaN） df["is_digit"] = df["text"].str.contains(r"\d+", na=False) ``` #### 关键预防措施 1. **数据清洗阶段**： ```python # 读取数据时转换类型 df = pd.read_csv("data.csv", dtype={"text_column": str}) ``` 2. **正则操作前验证**： ```python if not isinstance(text, (str, bytes)): text = str(text) # 或跳过处理 ``` 3. **使用异常处理**： ```python try: re.search(pattern, text) except TypeError: handle_error() # 自定义错误处理 ``` > **根本原因**：该错误源于Python的`re`模块底层实现。当调用`re.search()`时，CPython会调用C函数`_sre.SRE_Pattern.search`，其严格要求输入为字符串或字节对象[^1]。传递其他类型会触发`TypeError`。
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