python中的编解码攻略

Python 3.11文件把UTF-8编码转换成ANSI/ASCII/GB2312/GBK编码,完整可执行脚本,可自定义,解决问题 如果想把文件都输出为隐藏文件,可以取消最后一行的注释。1.复制此代码,粘贴到一个后缀名.py的文件里。2. 拖动文件到此我文件上,即可。0. 需要已经安装Python。 阅读详情

正如其他语言一样,在Python的世界里也有有字符的编解码问题;有的在命令行回显时出现,有的在读取文件时出现,有的在执行命令时出现,有的在读取数据库时出现,不尽相同。

注:如未特别申明下文中的编解码均特指字符串的编解码。


之所以会出现编解码问题是因为程序不同处理过程中与外界输入、输出所有使用的编码规则不一致所造成的,所以要解决编解码问题就要先理清怎么使得所有的编解码都一致。包括python文件、python系统、db、普通文件等等。

1、Python文件的编码

python文件中的字符编码由2个地方决定:
一个是保存文件时的编码格式,比如:用utf-8格式保存的源文件,这个可以在各编辑器或IDE中设置;这个决定文件保存的编码格式


一个是python源文件头部设置的编码申明,如:# –– coding: utf-8 –– ;这个决定文件加载时解码的格式
我们在保存和设置python文件编码时务必要让2者保持一致即可,通常一般都设置为utf-8。

2、Python系统的编码

python系统的默认编码为unicode,它不是一个具体的编码实现,可以理解为python中各编码的中间变量,所有其它编码进行转换的时候,首先都要转换成unicode,然后在由unicode转成成目标编码格式。
如何得到unicode对象?
s=u'中国'
s=unicode('中国')
s='中国'.decode(code)  ##code => utf-8, gbk

通常我们在需要显示转码的时候会给定一个编解码的格式,如:utf-8、gbk;而在某些情况下会用到隐式的转码格式,比如打印内容时没有提供给我们设置编码的接口,这时就用到python系统中的设定目标编码格式;(因为unicode不是最终编码必须要转换成可回显的编码格式)
python默认的编码取值
1、系统的默认编码
2、IDE设置的编码
3、代码设置的编码
优先级越来越高,如何通过代码设置python系统默认的编码方式?
import sys
print sys.getdefaultencoding()
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("UTF-8") ##设置默认编码方式为utf-8
print sys.getdefaultencoding()
所以务必在设置默认编码方式的时候要设置成与文件保存的编解码一致,这样就可以避免打印出乱码,或者打印时需要预先进行编码转换。

3、数据库们的编码

python在读取数据库时可以指定连接数据的编码格式,具体需要使用什么格式取决于数据库保存时的编码格式;当数据库的保存格式与我们python中设定的编码不一致时,在读取时就需要注意转换了。

比如:mysql的数据库编码为gbk,而我们的python程序编码使用的utf-8,那么在连接数据库时需要使用gbk进行连接,
conn=MySQLdb.Connect(host="localhost",user="root",passwd="root",db="tw",charset="gbk") 

这样读取出来的字符编码是解码后的unicode,我们可以直接进行相关操作。



4、普通文件的编码

python中读写文件可以直接使用open,file等函数,但是也提供了更专业的模块来帮助我们写入指定编码类型的文件;这就用到了codecs模块了。

import codecs
of = codecs.open('test.txt', 'rw', 'utf8')
这样不论读写都是按照指定的编码来进行的,同样该模块还支持其他字符的编码处理

a = '中国'
coder = codecs.lookup('utf-8')  ##创建指定编码的编码器
coder.decode(a)  ##使用编码器解码

5、IDE中的编码

IDE中一般设置编辑器环境为utf-8,workdir为utf-8;前者决定文件保存时的编码方式,后者决定程序运行时的环境编码。

6、encode、decode、unicode

这3个函数是python默认自带的,通常我们使用这3个函数就可以很好的处理工作中遇到的字符编码问题;
a = '中国'
b = a.decode('gbk')    ##解码gbk为unicode
c = b.encode('utf-8')  ##unicode编码成utf-8
d = unicode(a)  ##使用python环境默认编码来解码成unicode,即sys.getdefaultencoding决定

7、获取编码类型

str = '中国' 
for code in ['utf-8', 'gbk']:
	if str.decode(code, 'ignore')==str.decode(code, 'replace'):
		print code
		break
		
for code in ['utf-8', 'gbk']:
	try:
		str.decode(code)
		print code
		break
	except(e):
		pass

import chardet  
print chardet.detect(str) 


【Python】中文乱码问题与解决方案 深入分析 一直以来,python中的中文编码就是一个极为头大的问题,经常抛出编码转换的异常,python中的str和unicode到底是一个什么东西呢? 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('DeepLearnToolbox'));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('state',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'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',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 = 'sigm';%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, 'Too big error');```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('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';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)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';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, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% 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'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 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, 'Too big error');```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('state',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, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',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, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',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, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % 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, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');%% 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('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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