京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python实现unicode转中文及转换默认编码的方法
本文实例讲述了python实现unicode转中文及转换默认编码的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
一、在爬虫抓取网页信息时常需要将类似"\u4eba\u751f\u82e6\u77ed\uff0cpy\u662f\u5cb8"转换为中文,实际上这是unicode的中文编码。可用以下方法转换:
1、
>>> s = u'\u4eba\u751f\u82e6\u77ed\uff0cpy\u662f\u5cb8'
>>> print s
人生苦短,py是岸
2、
>>> s = r'\u4eba\u751f\u82e6\u77ed\uff0cpy\u662f\u5cb8'
>>> s = s.decode('unicode_escape')
>>> print s
人生苦短,py是岸
二、另外,在python2的字符编码问题时常会遇到“UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-5: ordinal not in range(128)”的编码错误。
而用以下方法通常可以解决:
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
此方法是将Python2的默认编码ASCII改为 utf-8。但此方法不是一劳永逸的,可能会使一些代码的行为变得怪异。
关于sys.setdefaultencoding('utf-8')的补充:
sys.setdefaultencoding('utf-8') 会导致的两个大问题
简单来说这么做将会使得一些代码行为变得怪异,而这怪异还不好修复,以一个不可见的 bug 存在着。下面我们举两个例子。
1. 编码错误
import chardet
def print_string(string):
try:
print(u"%s" % string)
except UnicodeError:
print u"%s" % unicode(byte_string, encoding=chardet.detect(string)['encoding'])
print_string(u"þ".encode("latin-1"))
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
print(key_in_dict('þ'))
输出:
$~ þ
$~ þ
在上面的代码中,默认的 ascii 编码无法解码,þ latin-1 编码 hex 表示是 c3 be ,显然是超出了只有128个字符的 ascii 码集的,引发 UnicodeError 异常,进入异常处理。异常处理则会根据编码探测,用最可能的编码来解码,会比较靠谱地输出 þ 。
而一旦我们将 defaultencoding 设置为 utf-8,因为 utf-8 的字符范围是完全覆盖 latin-1,因此,会直接使用 utf-8 进行解码。c3 be 在 utf-8 中,是 þ。于是我们打印出了完全不同的字符。
可能你们会说我们不会写这样的代码。如果我们写了也会做修正。但如果是第三方库这么写了呢?项目依赖的第三方库就这么 bug 了。如果你不依赖第三方库,那么下面这个 bug,还是逃不过。
2. dictionray 行为异常
假设我们要从一个 dictionary 里查找一个 key 是否存在,通常来说,有两种可行方法。
#-*- coding: utf-8 -*-
d = {1:2, '1':'2', '你好': 'hello'}
def key_in_dict(key)
if key in d:
return True
return False
def key_found_in_dict(key):
for _key in d:
if _key == key:
return True
return False
我们对比下改变系统默认编码前后这俩函数的输出有什么不同。
#-*- coding: utf-8 -*-
print(key_in_dict('你好'))
print(key_found_dict('你好'))
print(key_in_dict(u'你好'))
print(key_found_in_dict(u'你好'))
print('------utf-8------')
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
print(key_in_dict('你好'))
print(key_found_dict('你好'))
print(key_in_dict(u'你好'))
print(key_found_in_dict(u'你好'))
输出:
$~ True
$~ True
$~ False
$~ False
$~ ------utf-8------
$~ True
$~ True
$~ False
$~ True
可以看到,当默认编码改了之后,两个函数的输出不再一致。
dict 的 in 操作符将键做哈希,并比较哈希值判断是否相等。对于 ascii 集合内的字符来说,不管是字节字符类型还是还是 unicode 类型,其哈希值是一样的,如 u'1' in {'1':1} 会返回 True,而超出 ascii 码集的字符,如上例中的 '你好',它的字节字符类型的哈希与 unicode 类型的哈希是不一样的。
而 == 操作符则是做了一次转换,将字节字符(byte string,上面的 '你好')转换成 unicode(u'你好') 类型,然后对转换后的结果做比较。在 ascii 系统默认编码中,'你好'转换成 Unicode 会产生 Warning: UnicodeWarning: Unicode equal comparison failed to convert both arguments to Unicode - interpreting them as being unequal,因为超出码集无法转换,系统会默认其不相等。当系统编码被我们手动改为 utf-8 后,这个禁忌则被解除,'你好' 能够顺利被转换成 unicode,最后的结果就是,in 和 == 行为不再一致。
问题的根源:Python2 中的 string
Python 为了让其语法看上去简洁好用,做了很多 tricky 的事情,混淆 byte string 和 text string 就是其中一例。
在 Python 里,有三大类 string 类型,unicode(text string),str(byte string,二进制数据),basestring,是前两者的父类。
其实,在语言设计领域,一串字节(sequences of bytes)是否应该当做字符串(string)一直是存在争议的。我们熟知的 Java 和 C# 投了反对票,而 Python 则站在了支持者的阵营里。其实我们在很多情况下,给文本做的操作,比如正则匹配、字符替换等,对于字节来说是用不着的。而 Python 认为字节就是字符,所以他们俩的操作集合是一致的。
然后进一步的,Python 会在必要的情况下,尝试对字节做自动类型转换,例如,在上文中的 ==,或者字节和文本拼接时。如果没有一个编码(encoding),两个不同类型之间的转换是无法进行的,于是,Python 需要一个默认编码。在 Python2 诞生的年代,ASCII 是最流行的(可以这么说吧),于是 Python2 选择了 ASCII。然而,众所周知,在需要需要转换的场景,ASCII 都是没用的(128个字符,够什么吃)。
在历经这么多年吐槽后,Python 3 终于学乖了。默认编码是 Unicode,这也就意味着,做所有需要转换的场合,都能正确并成功的转换。
最佳实践
说了这么多,如果不迁移到 Python 3,能怎么做呢?
有这么几个建议:
所有 text string 都应该是 unicode 类型,而不是 str,如果你在操作 text,而类型却是 str,那就是在制造 bug。
在需要转换的时候,显式转换。从字节解码成文本,用 var.decode(encoding),从文本编码成字节,用 var.encode(encoding)。
从外部读取数据时,默认它是字节,然后 decode 成需要的文本;同样的,当需要向外部发送文本时,encode 成字节再发送。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28