mysql utf8遇到拉丁文报错_当我用拉丁1编码从pandas向mysql发送utf8编码字符时,编码字符错误...

本文探讨了在处理Unicode字符时,为何使用'utf-8'编码和随后用'latin_1'解码会导致错误。通过实例揭示了非ASCII字符编码成2字节的过程,并建议在编码和解码阶段统一使用UTF-8标准以避免不理想结果。

我假设样本值应该是:print u'Biquíni'.encode('latin_1').decode('utf-8') # Biquíni

因此,在你的代码中:

^{pr2}$

问题是,当您实现链时:将unicode编码为“utf-8”字节。

使用任何1字节编码(如“拉丁语1”)对这些字节进行解码。

对于输入端的每一个非ASCII-unicode字符,输出端总是接收到错误的字符。发生这种情况是因为对于这样一个字符,在'utf-8'中至少有2个字节的值。

让我们看看示例:print ord(u'z') # 122 => ASCII

print repr(u'z'.encode('utf-8')) # 'z', 1 byte

print repr('z'.decode('latin_1')) # u'z'

如我们所见,对于ASCII字符,一切正常,但是:print ord(u'í') # 237 => non-ASCII

import unicodedata

print repr(u'í') # u'\xed'

print unicodedata.name(u'\xed') # LATIN SMALL LETTER I WITH ACUTE

print repr(u'\xed'.encode('utf-8')) # '\xc3\xad' => 2 bytes

print repr('\xc3'.decode('latin_1')) # u'\xc3' - the 1st char

print repr('\xad'.decode('latin_1')) # u'\xad' - the 2nd char

print unicodedata.name(u'\xc3') # LATIN CAPITAL LETTER A WITH TILDE

print unicodedata.name(u'\xad') # SOFT HYPHEN

因此,在编码'utf-8'后的每个非ASCII字符的代码中,会得到2个字节,然后用'latin_1'解码为2个字符,它们与初始字符不对应。

因此,您当前的计划将产生不理想的结果。

我建议在代码中对encode()和decode()步骤使用相同的编码。在

在使用 `pandas.read_excel()` 函数读取 Excel 文件,**无法直接通过 `encoding` 参数指定 UTF-8 字符集**,因为 Excel 文件(`.xls` 或 `.xlsx`)本质上是二进制文件,而不是纯文本文件。`encoding` 参数通常用于指定文本文件(如 CSV)的字符编码方式,但在 `read_excel()` 中并不支持该参数 [^2]。 然而,如果在读取 Excel 文件遇到字符编码相关的问题,可能是因为 Excel 文件中包含非标准字符或某些单元格内容以特定编码存储。为了解决此类问题,可以采取以下策略: 1. **将 Excel 文件另存为 UTF-8 编码的 CSV 文件**,然后使用 `pandas.read_csv()` 并指定 `encoding='utf-8'`: ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8') ``` 2. **确保 Excel 文件的内容在保存已经正确使用 UTF-8 编码**。对于 `.xlsx` 文件,Excel 默认使用 Unicode 编码,因此一般不会出现编码问题 [^3]。 3. **如果必须使用 Excel 格式并处理编码问题**,可以在读取后对 DataFrame 的列进行编码转换。例如,将某一列为字符串类型并转换为 UTF-8: ```python df['列名'] = df['列名'].str.encode('utf-8') ``` 4. **在读取 Excel 文件使用 `dtype` 参数显式指定列的数据类型**,有助于避免某些解码错误: ```python df = pd.read_excel('file.xlsx', dtype={'列名': str}) ``` 5. **如果出现 UnicodeDecodeError 错误,可以尝试使用 `errors` 参数忽略或替换无法解码的字符**,但这通常适用于 `read_csv()` 函数: ```python df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8', errors='replace') ``` ### 示例代码 以下是一个使用 `pandas.read_excel()` 读取 Excel 文件的示例: ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('D:\\pandas\\Excel file.xlsx', sheet_name='Sheet2', index_col=0, usecols=['作者']) # 显示数据 print(df) ``` 如果在读取过程中出现编码问题,建议先尝试将 Excel 文件另存为 `.csv` 格式,并使用 `encoding='utf-8'` 读取。 ---
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