50行读懂Python编码

本文介绍了计算机中字符的不同编码格式,包括ASCII、扩展ASCII码、Unicode、GBK和UTF-8等,并详细解释了Python中字符串编码转换的方法。

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编码格式

  世界上的任意字符在计算机中,都是用一串二进制的数字来表示的,只不过同一个字符在不同的编码格式下,对应的数字不同,长度也不一样。

ASCII

  ASCII 是最早的编码规范,但是只能表示128个字符。

扩展ASCII码

  后来有了扩展ASCII码,扩展到了256个字符。

Unicode

  世界上的字符辣么多,256个就够了吗?Unicode 包含了世界上所有的字符。Unicode的所有字符长度都是定长的,16位,也就是说可以代表 65536 个字符,如下

   今    天    早    上    有    雾
\u4eca\u5929\u65e9\u4e0a\u6709\u96fe

  字符的 Unicode 码可以通过查找对照表获得,Unicode 是世界上通用的语言。但是它还是有它的局限性,因为有的字符可以用一个字节(8位)表示,但在 Unicode 中,必须是2个字节。

GBK

  GBK 是汉语的扩展库,用2个字节表示汉字,理解成汉语方言。

UTF-8

  UTF-8 用3个字节表示汉字。

Python 编码转换

encode

  将 Unicode 码转换成 byte string 的过程就叫做编码(encoding),encode()方法,会将 Unicode 字符串转换成 byte 类型的字符串,如下:

byteString = '强'.encode('utf-8')
print(byteString)

  输出结果如下。\x是代表16进制,2位16进制的数字相当于8位2进制数字,即一个字节,从下面的结果可以看出,汉字utf-8的编码格式下是用三个字节存储的。

b'\xe5\xbc\xba'

decode

  将 byte string 转换成 Unicode 码的过程叫做解码(decoding),decode()方法会将 byte 类型的字符串。

string = byteString.decode('utf-8')
print(string)

  输出结果如下。

  没有输出类似\u5f3a的 Unicode 码是因为使用print方法的时候控制台做了转换。实际上他们是等价的。可以将类似\u5f3a的 Unicode 码理解为编程语言的内码

print('强'=='\u5f3a') # 结果为True

转码

  例如把utf-8格式的字符串转换成gbk格式的字符串,就叫转码,要想转码就必须先将字符串解码成Unicode码,才能再重新编码。所有的 encode 都是在 Unicode 的基础上开始的。

# 前缀 b 表示 byte string,python3中字符串默认是 Unicode
# 如果不加前缀 b,会发现 Unicode 字符串是没有 decode 方法的
utf8_byte = b'\xe5\xbc\xba'
unicode_string = utf8_byte.decode('utf-8')
gbk_byte = unicode_string.encode('gbk')
print(gbk_byte)

  输出结果如下,可以看出在utf-8由3个字节表示的汉字,在gbk中是由2个字节表示的。

b'\xc7\xbf'
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞路径,提高飞安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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