京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07