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人类使用文本,计算机使用字节序列 by Esther Nam and Travis Fischer
我之前写过一个篇关于python编码的文章,在这里:https://www.jianshu.com/p/eb22cee6c553。但是,我觉得还是说的不够透彻,并且主要是在讲python2,所以决定再写一篇。本篇中的例子主要是用python3.7。
当我们提起字符串时,每个程序员都能理解到,我们说的是一个字符序列。但是,当我们说字符时,很多人就困惑了。
写在纸上的字符很容易辨识,但是为了将不同的字符在计算机中标识出来,人类发明了unicode字符。简单讲,unicode可以看成是一个标准的函数,它将一个具体的字符映射成0-1114111之间的一个数字,这个数字叫做码位。
通常,码位用十六进制表示,并且前面会加上“U+”的字样。例如,字母A的码位是U+0041。 按道理说,我们在计算机中,用unicode的码位来代表字符就很完美了。实际上,python3中的str对象和python2中的unicode对象在内存中就是用码位来表示字符的。
但是,由于全世界的字符比较多,导致表示码位的数字也要用long或者int这样的数据类型表示,每个字符都要占固定的几个字节。在存储到磁盘或者通过网络进行传输时,比较浪费空间。于是,聪明的人类又搞了一个函数,这个函数将一个码位映射成字节序列。映射的目的是减少占用的空间。这个函数就是编码。也就是说,编码是在码位和字节序列之间转换时使用的算法。
比如大写字母A(U+0041),使用UTF-8编码后是\x41,这里\x表示一个字节,字节的值是41。我们看到,如果用U+0041 这个整数代表大写字母A,需要4个字节,因为一个整数就是用4个字节表示的,经过编码后,只占用了一个字节,达到了减少减少空间的目的。
这里提示一下,下文中,当我们再说到码位时,可以将其简单想象成一个int。
在python3的代码中,str类型的对象就是用码位表示的字符串, 编码后的字节序列可以用bytes类型的对象表示。如下所示:
可以将bytes类型的对象看成一个数组,切片啥的都不在话下,里面的元素是介于0-255(含)之间的整数。
从python2.6起,新增一个类似的类型,bytearray。它和bytes很像,不同之处有两点:
上图是bytes对象的字面量创建方法。bytearray没有类似的构造方法,它只能这样获得:
当我们print一个bytes对象时,常常会看到这种情况:b'caf\xc3\t'
看起来有点乱,让我们来观察一下:
python有100多种编解码器!!!
第一次知道这个消息,我很震惊,人类真是喜欢折腾啊。
下面,让我们一起来欣赏一下几个常用的编解码器对一些字符的编码:
(注:截图来自《流畅的python》P88)
这些编解码器通常用在open(),str.encode(),bytes.decode()等函数中。最常见的编解码器肯定是utf-8。它还有几个别名,即 utf_8, utf8, U8。最好还是熟悉下这几个别名。
在用python进行编解码时,经常发生各种错误。很多人的办法就是各种google各种试,搞定之后就不再管了。我自己之前就是这样。但更系统的办法就是理解常见的错误类型,在遇到时可以按步骤地去解决问题。下面我们就来看看常见的三类错误。
处理编解码的最佳实践时,明确指定encoding字段,显式声明所用的编解码器。
locale.getpreferredencoding()
这个设置是打开文本文件时,默认使用的解码器。如果open()文件时没有指定解码器,并且发生了错误,就要检查一下这个值。
如下是在我的电脑上测试的结果:
赶紧看看自己的电脑是什么编码吧。
sys.getdefaultencoding()
当在python程序内,在字节序列和字符串之间转换时,默认使用这个编码。python默认的是UTF-8。
sys.getfilesystemencoding()
这个是文件名默认的编解码器,注意:不是文件内容,只是文件名称。open()里面传入文件名给python,这时的文件名是unicode字符串,python是用这个编码器对名字进行编码,转成字节序列后再去文件系统中查找的。
如下所示,是我电脑上的结果:
注意和上面的locale.getpreferredencoding()进行一下对比哈。
sys.stdout.encoding和sys.stdin.coding
这时python标准输入输出使用的默认编码,在我的电脑上是这样的:
我们经常发现中文输出乱码时,原因要从两头找,一头就是python默认输出时使用的编码器,一 头就是显示的控制台使用的解码器,理论上,只要二者一致,就不会发生错误。
上面所叙述的关于编解码的知识,如果真正掌握,足够应付工作需要了。真正掌握这些知识,还要在实际中遇到问题后,主动用这些知识来帮助查找问题,这样可以很快加深理解。
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