python基础-python3编码问题汇总

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这两天写了个监测网页的爬虫,作用是跟踪一个网页的变化,但运行了一晚出现了一个问题。。。。希望大家不吝赐教!
我用的是python3,错误在对html response的decode时抛出,代码原样为:

?
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response = urllib.urlopen(dsturl)
content = response.read().decode( 'utf-8' )

抛出错误为

?
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3
File "./unxingCrawler_p3.py", line 50, in getNewPhones
   content = response.read().decode()
UnicodeDecodeError: 'utf8' codec can't decode byte 0xb2 in position 24137: invalid start byte

之前运行都没问题,经过一晚上就出现了。。。。最不明白的是在它声明为utf-8编码的网页中为什么会出现utf-8无法解析的字符?

后来经过热心网友的提醒,才发现需要使用decode('utf-8', 'ignore')

为了彻底闹明白python的编码问题,特分享下文,希望对大家熟悉python的编码问题带来些帮助

1.从字节说起:

一个字节包括八个比特位,每个比特位表示0或1,一个字节即可表示从00000000到11111111共2^8=256个数字。一个ASCII编码使用一个字节(除去字节的最高位作为作奇偶校验位),ASCII编码实际使用一个字节中的7个比特位来表示字符,共可表示2^7=128个字符。比如ASCII编码中的01000001(即十进制的65)表示字符'A',01000001加上32之后的01100001(即十进制的97)表示字符'a'。现在打开Python,调用chr和ord函数,我们可以看到Python为我们对ASCII编码进行了转换。如图

第一个00000000表示空字符,因此ASCII编码实际上只包括了 字母、标点符号、特殊符号等共127个字符。因为ASCII是在美国出生的,对于由字母组成单词进而用单词表达的英文来说也是够了。但是中国人、日本人、 韩国人等其他语言的人不服了。中文是一个字一个字,ASCII编码用上了浑身解数256个字符都不够用。 

因此后来出现了Unicode编码。Unicode编码通常由两个字节组成,共表示256*256个字符,即所谓的UCS-2。某些偏僻字还会用到四个字节,即所谓的UCS-4。也就是说Unicode标准也还在发展。但UCS-4出现的比较少,我们先记住: 最原始的ASCII编码使用一个字节编码,但由于语言差异字符众多,人们用上了两个字节,出现了统一的、囊括多国语言的Unicode编码。

在Unicode中,原本ASCII中的127个字符只需在前面补一个全零的字节即可,比如前文谈到的字符‘a':01100001,在Unicode中变成了00000000 01100001。不久,美国人不开心了,吃上了世界民族之林的大锅饭,原本只需一个字节就能传输的英文现在变成两个字节,非常浪费存储空间和传输速度。

人们再发挥聪明才智,于是出现了UTF-8编码。因为针对的是空间浪费问题,因此这种 UTF-8编码是可变长短的 ,从英文字母的一个字节,到中文的通常的三个字节,再到某些生僻字的六个字节。解决了空间问题,UTF-8编码还有一个神奇的附加功能,那就是兼容了老大哥的ASCII编码。一些老古董软件现在在UTF-8编码中可以继续工作。

注意除了英文字母相同,汉字在Unicode编码和UTF-8编码中通常是不同的。比如​汉字的‘中'字在Unicode中是01001110 00101101,而在UTF-8编码中是11100100 10111000 10101101。

我们祖国母亲自然也有自己的一套标准。那就是GB2312和GBK。当然现在挺少看到。通常都是直接使用UTF-8。

2.Python3中的默认编码

Python3中默认是UTF-8,我们通过以下代码:

?
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import sys
 
sys.getdefaultencoding()

可查看Python3的默认编码。​

3.Python3中的​encode和decode

Python3中字符编码经常会使用到decode和encode函数。特别是在抓取网页中,这两个函数用的熟练非常有好处。encode的作用,使我们看到的直观的字符转换成计算机内的字节形式。decode刚好相反,把字节形式的字符转换成我们看的懂的、直观的、“人模人样”的形式。

\x表示后面是十六进制, \xe4\xb8\xad即是二进制的 11100100 10111000 10101101。也就是说汉字‘中'encode成字节形式,是 11100100 10111000 10101101。同理,我们拿 11100100 10111000 10101101也就是 \xe4\xb8\xad来decode回来,就是汉字‘中'。完整的应该是 b'\xe4\xb8\xad',在Python3中, 以字节形式表示的字符串则必须加上 前缀b,也就是写成上文的b'xxxx'形式。 

前文说的Python3的默认编码是UTF-8,所以我们可以看到,Python处理这些字符的时候是以UTF-8来处理的。因此从上图可以看到,就算我们通过encode('utf-8')特意把字符encode为UTF-8编码,出来的结果还是相同:b'\xe4\xb8\xad'。

明白了这一点,同时我们知道​UTF-8兼容ASCII,我们可以猜想大学时经常背诵的‘A'对应ASCII中的65,在这里是不是也能正确的decode出来呢。十进制的65转换成十六进制是41,我们尝试下:

b'\x41'.decode()

结果如下。果然是字符‘A'

4.Python3中的​编码转换

据说字符在计算机的内存中统一是以Unicode编码的。只有在字符要被写进文件、存进硬盘或者从服务器发送至客户端(例如网页前端的代码)时会变成utf-8。但其实我比较关心怎么把这些字符以Unicode的字节形式表现出来,露出它在内存中的庐山正面目的。这里有个照妖镜:

xxxx.encode/decode('unicode-escape')

b'\\u4e2d'还是b'\u4e2d,一个斜杠貌似没影响。同时可以 发现在shell窗口中,直接输 '\u4e2d'和输入b '\u4e2d'.decode('unicode-escape')是相同的,都会打印出汉字‘中', 反而是 '\u4e2d'.decode('unicode-escape')会报错。说明 说明Python3不仅支持Unicode,而且一个‘\uxxxx'格式的 Unicode字符 可被辨识且被等价于str类型。

如果我们知道一个Unicode字节码,怎么变成UTF-8的字节码呢。懂了以上这些,现在我们就有思路了,先decode,再encode。代码如下:

​xxx.decode('unicode-escape').encode()

​最后的扩展

还记得刚刚那个ord吗。时代变迁,老大哥ASCII被人合并,但ord还是有用武之地。试试ord('中'),输出结果是20013。20013是什么呢,我们再试试hex(ord('中')),输出结果是'0x4e2d',也就是20013是我们在上文见面了无数次的x4e2d的十进制值。这里说下hex,是用来转换成十六进制的函数,学过单片机的人对hex肯定不会陌生。

最后的扩展,在网上看到的他人的问题。我们写下类似于'\u4e2d'的字符,Python3知道我们想表达什么。但是让Python读取某个文件的时候出现了'\u4e2d',是不是计算机就不认识它了呢?后来下文有人给出了答案。如下:

?
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7
import codecs
 
file = codecs. open ( "a.txt" , "r" , "unicode-escape" )
 
u = file .read()
 
print (u)

Python3 解决读取中文文件txt编码的问题 今天小编就为大家分享一篇Python3 解决读取中文文件txt编码的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 问题描述 尝试用Python写一个Wordcloud的时候,出现了编码问题。 照着网上某些博客的说法添添改改后,结果是变成了“UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte…”这个错误。 捣鼓了一天啊,T... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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在使用python过程中,遇到一些常见的问题,整理汇总如下:1、常见错误列表异常描述NameError尝试访问一个没有声明的变量ZeroDivisionError除数为0SyntaxError语法错误IndexError索引超出序列范围KeyError请求一个不存在的字典关键字IOError输入输出错误(比如你要读的文件不存在)AttributeError尝试访问未知的对象属性ValueError...

weixin_36303807的博客 1008

Python常见问题解决办法汇总

1、(unicode error) ‘unicodeescape’ codec can’t decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXXXXXX escap错误,如: >>>import sys >>>sys.path.append("c:\users\administrator\desktop\py\san.py...

夜空下的凝视 4602

python3 字符集编码以及python3 乱码问题

python3 字符编码python3 字符编码 编码 为什么有编码 ASCII 编码 Unicode 编码 UTF-8 编码 GBK 编码 GBK 和 UTF-8 的主要区别 编码工作方式 python3 编码 encode 方法 decode 方法 python3 乱码 window 问题 encode 和 decode 方法 isinstance 编码为什么有编码计算机只能处理数字,人类需要处

热心市民王先生 1万+

python2、python3编码问题的理解

相信大多数人在学习python的过程中,遇到第一个比较棘手的问题就是编码错误,这段时间在学习python,被这个问题困惑了好几个星期了,然后就不断的上网查资料,零零散散的看了挺多了,特此写篇博客整理下,也方便自己日后的学习。由于本人水平有限,难免会出现不足、错误之处,还请批评指正。 1. 浅谈编码 我们都知道,计算机并不认识我们平常使用的字符,字符在计算机中的表示形式是低电平和高电平组成的序列...

weixin_41558411的博客 1380
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bubblelone
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