
python使用chardet判断字符串编码的方法
本文实例讲述了python使用chardet判断字符串编码的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
最近利用python抓取一些网上的数据,遇到了编码的问题。非常头痛,总结一下用到的解决方案。
linux中vim下查看文件编码的命令 set fileencoding
python中一个强力的编码检测包 chardet ,使用方法非常简单。linux下利用pip install chardet实现简单安装
import chardet
f = open('file','r')
fencoding=chardet.detect(f.read())
print fencoding
fencoding输出格式 {'confidence': 0.96630842899499614, 'encoding': 'GB2312'} ,只能判断是否为某种编码的概率。比较准确的结果了。输入参数为str类型。
了解python中str的编码后可以利用decode和encode来实现编码的转换。
一般流程是str利用decode方法根据str的编码将其解码为unicode字符串类型,然后利用encode根据特定的编码将unicode字符串类型转换为特定的编码。python中str和unicode属于两种不同的类型,如下。
一般情况下window默认编码gbk,linux默认编码utf8
python编程中 系统编码,python编码,文件编码 的概念。
系统编码:默认写源码的编辑器的编码方式。它代表源码文件内的所有内容都是根据词方式编码成二进制码流。存入到磁盘中的。linux下通过locale命令查看。
python编码:指python内设置的解码方式。如果不设定的话,python默认的是ascii解码方式。如果python源代码文件中不出现中文的话,这个地方怎么设定应该不会问题。
设定方法:在源码文件开头(一定是第一行):#-*-coding:UTF-8-*-,源码文件的设置解码方式是UTF-8 或者
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('UTF-8')
文件编码:文本的编码方式,linux下vim利用set fileencoding查看。
一般情况下输出乱码的原因就是 没有按照系统解码的方式进行编码。
比如print s, s类型为str,linux系统下系统默认编码为utf8编码,s在输出前就应该编码为utf8。如果s为gbk编码就应该这样输出。print s.decode('gbk').encode('utf8')才能输出中文。
window下面情况相同,window默认编码为gbk编码,所以s输出前必须编码为gbk。
python处理中一般处理unicode类型。这样输出前直接编码即可。
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22