终于搞懂了Python的编码问题

本文深入探讨Python编码问题,解释为何中文输出会出现乱码,以及如何通过指定编码方式解决此问题。文章对比记事本编辑器处理文本的方式,阐述Python源代码在内存中存储的编码转换过程。同时,详细解析print函数在输出时的解码操作。

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终于搞懂了Python的编码问题


Python的编码一直很困惑着我,一直不明白为什么要加u,为什么print后会是乱码?因为不管怎样,程序本身是一个文本文件,在计算机中是以二进制字节码的形式存储的,只要编码格式知道,在进行输出的时候进行解码就是了,但为什么在进行输出时英文输出正常,而中文则出现一大堆乱码问题呢?

大概先说一下思路,与记事本等编辑器一样,记事本在进行处理文本文件时第一步的操作是将文本文件读入到内存中,无论该文本文件在硬盘上以什么样的编码格式进行存储,当读入到内存中则需要进行编码转换,转换成记事本软件的内部编码放在内存中。

现阶段的计算机内部编码一般是Unicode编码,记事本这种编辑器软件也采取了这种格式,而Python由于比Unicode编码诞生更早,早期时使用ASCII码。因此类比于记事本编辑器的处理方式,首先将Python源代码文件读入到内存中,并转换成ACILL码统一进行存储,而中文在转化成ASCLL码超过了ASCLL的表达范围,不存在对应的字符因此报错,或者存在一些字符但并非原中文字符,导致最终打印的字符变成一堆乱码。

怎样解决这个问题呢?

很简单,指定字符的编码方式就可以了,让Python在解码时对这些字符进行特殊处理。具体操作方式便是在字符前加u进行表示:u'中文'u表示该字符串按照Unicode编码进行解析,Unicode中包含中文,因此可以打印出中文。而在Python3.x中由于已经默认内存存储编码变成Unicode而不再是ASCLL所以这个问题不复存在了。

不简单的print 函数

另外谈一下print这个最最常用最最简单但也最容易被人忽略的函数。
我们说现在的程序语言比如Python是高级程序语言,相对于汇编语言,功能更加丰富与强大,容易上手。比如说helloworld程序一般几行代码就搞定了,但如果要是换成汇编,则可能会是几十行的代码量,代码量的增加意味着处理逻辑的复杂,与汇编语言相比,程序语言本质上没有发生变化,只不过功能封装与抽象程度远远超过汇编语言。大量普适性的功能被抽象封装成一个功能模块,供开发者直接调用。
print函数也是这样,在进行打印时,print函数首先需要读取内存中的字符串字节流,然后将其进行解码,除非特别指定,对于Python2.x而言则按照ASCLL格式进行解码,最后进行打印出字符。这里的重点是** 在进行打印时首先进行解码的操作**,比如说:

>>> '中文'
'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'
>>> print '中文'
中文

推荐阅读材料:python encode和decode函数说明

### Transformer算法学习心得 Transformer是一种革命性的神经网络架构,最初由Vaswani等人于2017年提出[^3]。它摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),转而采用自注意力机制(Self-Attention Mechanism)。以下是关于Transformer算法的一些核心理解和体会: #### 1. **结构设计的独特性** Transformer的核心在于其完全依赖于注意力机制来捕捉输入序列中的全局关系。相比传统模型,Transformer取消了时间步的概念,使得并行化处理成为可能。这一特性显著提升了训练效率[^3]。 #### 2. **自注意力机制的重要性** 自注意力机制允许模型在同一时刻关注输入的不同部分,从而捕获更丰富的上下文信息。具体来说,通过计算查询向量(Query)、键向量(Key)和值向量(Value)之间的相似度得分,可以动态调整不同位置的权重分布[^3]。这种方法有效地解决了长距离依赖问题,这是RNN难以克服的一个瓶颈。 #### 3. **多头注意力机制的作用** 为了增强表达能力,Transformer引入了多头注意力机制(Multi-head Attention)。该机制通过多个独立的注意力子层分别提取不同的特征维度,并最终将它们拼接在一起形成完整的表示[^3]。这种方式不仅增加了模型容量,还能够更好地适应复杂的语义模式。 #### 4. **前馈神经网络的应用** 除了注意力模块外,每个编码器/解码器单元还包括两个全连接层组成的前馈神经网络(Feed Forward Network, FNN)。这些密集连接有助于进一步变换数据表征形式,提升整体性能表现[^3]。 #### 5. **位置编码的意义** 由于缺乏固有的顺序信息支持,必须显式加入绝对或相对位置编码以帮助模型理解词序排列规律。通常做法是在嵌入矩阵基础上叠加正弦波函数生成的位置信号作为额外输入提供给后续处理步骤使用。 #### 6. **损失函数的选择** 值得注意的是,尽管Transformer应用于自然语言生成任务时采用了逐词预测策略,但它依然沿用了经典的交叉熵损失函数来进行优化目标设定。这表明即使是最先进的技术框架也可能建立在简单有效的理论基础之上。 #### 7. **实际应用中的挑战与发展方向** 尽管取得了巨大成功,但在某些特定场景下仍然面临诸多难题亟待解决。例如当面对超高分辨率图像或者超大规模文本片段时可能会遭遇内存占用过高以及运算速度下降等问题[^1]。为此研究人员提出了多种改进方案如限制注意力建模区域大小、减少输入长度等方式缓解资源消耗压力;同时探索如何有效融合其他经典视觉感知工具比如卷积核操作等手段弥补单一方法局限性也成为热门话题之一[^1]。 此外,在隐私保护日益受到重视的大背景下,“联邦版”的Transformers也开始进入公众视野——即借助分布式协作训练范式让多方共同参与构建共享知识库而不泄露各自敏感资料内容[^2]。这类新兴领域无疑为未来AI发展开辟了全新思路空间值得深入探讨研究下去。 ```python import torch.nn as nn class PositionalEncoding(nn.Module): def __init__(self, d_model, max_len=5000): super(PositionalEncoding, self).__init__() pe = torch.zeros(max_len, d_model) position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1) div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) * -(math.log(10000.0) / d_model)) pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) pe = pe.unsqueeze(0) self.register_buffer('pe', pe) def forward(self, x): return x + self.pe[:, :x.size(1)] ``` 以上代码展示了用于实现位置编码的一种常见方式。 ---
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