本文翻译自Base64 Encoding and Decoding in Node.js
Base64是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的表示方法。由于2^6=64，所以每6个比特为一个单元，对应某个可打印字符。
有多种 Python 模块用于隐藏用户输入的密码，其中一个是**maskpass()模块。在 Python 中，借助maskpass()模块和base64()**模块，我们可以在输入时使用星号(*) 隐藏用户的密码，然后借助 base64() 模块可以对其进行加密。
数据分析的结果很大程度上跟数据质量有关系，在数据采集过程中的数据清洗步骤下，对字符串的操作是最常见的场景，下面我们一起来学习下在Python中是怎么操作字符串的。
escape() 和 unescape() 是 JavaScript 中的两个函数，用于编码和解码字符串。
base64 编码可以将二进制数据转换为文本格式，并且能够在任何通信介质上传输数据。
在Python中，字符串是不可变的序列对象，它由Unicode字符组成。当我们需要在字符串和字节之间进行转换时，Python提供了两个非常重要的方法：encode()和decode()。这两个方法允许我们在Unicode字符和字节之间进行相互转换，以便在处理文本和二进制数据时更加灵活。在本文中，我们将深入探讨Python中的encode()和decode()方法，并了解它们的用法和注意事项。
该模块提供将二进制数据编码为可打印ASCII字符并将这种编码解码回二进制数据的功能。它为RFC 3548中指定的编码提供编码和解码功能。定义了Base16、Base32和Base64算法，以及事实上的标准Ascii85和Base85编码。
在Python中，常见的编码问题之一是'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0。这个错误通常出现在试图解码包含非UTF-8编码字符的字节字符串时。让我们深入了解这个问题，找出解决方案。 首先，让我们了解一下UTF-8编码和字节字符串的概念。
关于Decodify Decodify是一款功能强大的字符串安全处理工具，在该工具的帮助下，广大研究人员能够轻松地以递归的方式检测和解码编码字符串。 假设现在有一个字符串“s0md3v”，然后使用Base64对其编码，结果如下： czBtZDN2 现在，我们将其编码为十六进制： 637a42745a444e32 然后再次将其编码为Base64： NjM3YTQyNzQ1YTQ0NGUzMg== 最后，将其提交给Decodify，其结果如下： 如上图所示，Decodify能够以自动化的方式检测目标字符串
我们在使用python处理中文字符串时总会遇到一些问题，特别是一些老项目需要用到python2，中文显示乱码，文件读写异常等问题时常发生。
编码问题一直困扰着开发人员，尤其在 Java 中更加明显，因为 Java 是跨平台语言，不同平台之间编码之间的切换较多。本文将向你详细介绍 Java 中编码问题出现的根本原因，你将了解到：Java 中经常遇到的几种编码格式的区别；Java 中经常需要编码的场景；出现中文问题的原因分析；在开发 Java web 程序时可能会存在编码的几个地方，一个 HTTP 请求怎么控制编码格式？如何避免出现中文问题？
不知道大家有没有想过一个问题，那就是为什么要编码？我们能不能不编码？要回答这个问题必须要回到计算机是如何表示我们人类能够理解的符号的，这些符号也就是我们人类使用的语言。由于人类的语言有太多，因而表示这些语言的符号太多，无法用计算机中一个基本的存储单元—— byte 来表示，因而必须要经过拆分或一些翻译工作，才能让计算机能理解。我们可以把计算机能够理解的语言假定为英语，其它语言要能够在计算机中使用必须经过一次翻译，把它翻译成英语。这个翻译的过程就是编码。所以可以想象只要不是说英语的国家要能够使用计算机就必须要经过编码。这看起来有些霸道，但是这就是现状，这也和我们国家现在在大力推广汉语一样，希望其它国家都会说汉语，以后其它的语言都翻译成汉语，我们可以把计算机中存储信息的最小单位改成汉字，这样我们就不存在编码问题了。
PHP数据结构（八）——赫夫曼树实现字符串编解码(实践2) （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 公众号规定不能超过3000字，只能分两篇，见谅。 由于需要分两篇来讲，本篇接上篇的内容，假定已经获取到编
给定一个编码字符串 S。请你找出 解码字符串 并将其写入磁带。 解码时，从编码字符串中 每次读取一个字符 ，并采取以下步骤：
传统的 Maven项目一般将需要被复用的组件做成 Module来进行管理，以便二次调用；而在 Spring Boot项目中我们则可以使用更加优雅的 Spring Boot Starter来完成这一切。
Http Basic 认证是 Web 服务器和客户端之间进行认证的一种方式，最初是在 HTTP1.0 规范（RFC 1945）中定义，后续的有关安全的信息可以在 HTTP 1.1 规范（RFC 2616）和 HTTP 认证规范（RFC 2617）中找到。
来源：esingchan - 博客园 链接：www.cnblogs.com/esingchan/p/3958962.html（点击尾部阅读原文前往） 最近自己实现了一个ZIP压缩数据的解压程序，觉得有必要把ZIP压缩格式进行一下详细总结，数据压缩是一门通信原理和计算机科学都会涉及到的学科，在通信原理中，一般称为信源编码，在计算机科学里，一般称为数据压缩，两者本质上没啥区别，在数学家看来，都是映射。 一方面在进行通信的时候，有必要将待传输的数据进行压缩，以减少带宽需求；另一方面，计算机存储数据的时候，为了减少
字符串是我们程序中最常用到的消息格式，也是最简单的消息格式，但是正因为字符串string太过简单，不能附加更多的信息，所以在netty中选择的是使用byteBuf作为最底层的消息传递载体。
在开发过程中经常会遇到一会乱码问题，不是什么大问题，但是也挺烦人的，今天来将我们开发总结的经验记录下来，希望可以给大家一些帮助。
在编程过程中，我们经常会遇到各种编码和解码的问题。其中一个常见的错误是 'utf-8' codec can't decode byte 0xb6 in position 34: invalid start byte。这个错误表示在使用 utf-8 编码解码时，无法解码某个字节。
来源：esingchan - 博客园 链接：www.cnblogs.com/esingchan/p/3958962.html（点击尾部阅读原文前往） 7、ZIP中对CL进行再次压缩的方法 这里仍然沿用Huffman的想法，因为CL也是一堆整数，那么当然可以再次应用Huffman编码。不过在这之前，PK对CL序列进行了一点处理。这个处理也是很精巧的。 CL序列表示一系列整数对应的码字长度，对于literal/length来说，总共有0-285这么多符号，所以这个序列长度为286，每个符号都有一个码字长度，当然
PHP数据结构（八）——赫夫曼树实现字符串编解码(理论) （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、树和森林 1、树的三种存储结构 1)双亲表示法——数组下标、值、上一级数组下标（根节点下标为负一） 2)孩子表示法 方法一：孩子链表——数组下标、值、下一级数组链表（无下一级指向null） 方法二：带父节点的子链表——结合双亲表示法和孩子链表，包含数组下标、值、上一级数组下标（根节点下标为负一）、下一级数组链表（无下一级指向null）。 3)孩子兄弟表示法——又称二叉树表示法或二叉链表表示法，
最近发现很多小伙伴搞不清楚编码和解码，以及字符串前缀 f、r、u 、b 的区别和使用。那以下内容千万不要错过！
OpenSSL 是一种开源的加密库，提供了一组用于加密和解密数据、验证数字证书以及实现各种安全协议的函数和工具。它可以用于创建和管理公钥和私钥、数字证书和其他安全凭据，还支持SSL/TLS、SSH、S/MIME、PKCS等常见的加密协议和标准。
文章目录 百分号编码字符串 解码百分号编码字符串 检查字符串是否包含子字符串 检查字符串是否以子字符串开头 检查字符串是否以子字符串结尾 百分号编码字符串 示例函数: urlencode() { # Usage: urlencode "string" local LC_ALL=C for (( i = 0; i < ${#1}; i++ )); do : "${1:i:1}" case "$_" in [a-zA-Z0-9.~_
之前也遇到过，但是没有深入的去了解和测试，今天借此问题，对python的编码问题做个详细的学习；首先说明一点的是，目前公司的开发环境是Python 2.7；
松哥给最近连载的 Spring Security 系列也录制了视频教程，感兴趣的小伙伴请戳这里->Spring Boot+Vue+微人事视频教程（Spring Boot 第十章就是 Spring Security）。
Post@https://ryan-miao.github.io 测试代码https://github.com/Ryan-Miao/someTest/commit/50241e50d4b6ecdb8820e58f4cb9628bfb7d77ec 背景 还是多语言, 在项目中遇到本地环境和服务端环境不一致乱码的情形。因此需要搞清楚乱码产生的过程，来分析原因。 获取多语言代码如下： private Map<String, String> getLocalizationContent(Locale locale
哈夫曼编码是一种编码格式，属于可变字长编码的一种，该方法依照字符出现的概率来构建异字头的平均长度最短的码字，最终实现根据使用频率来最大化节省码字（字符）的存储空间和提高传输效率的目的，在数据压缩和通讯领域应用的非常广泛。
在多语言编程环境中，处理各种字符编码是一个复杂但必要的任务。UTF-8作为一种广泛使用的编码格式，能够表示世界上几乎所有的字符。Go语言在其标准库中提供了对UTF-8的强大支持，其中utf8.DecodeRuneInString函数是一个基础且重要的工具。本文将深入探讨UTF-8编码的基本概念以及utf8.DecodeRuneInString函数的使用和应用。
在编码的江湖中，"乱码"算得上我们遇到的最难缠的"敌人"之一,一旦遇上、轻则心情烦躁、重则心态崩溃。文章开头，让我们再次重温与"乱码"初见面的名场面。
RFC 4648标准化了两种字符集。默认字符集用于MIME（RFC 2045）和PEM（RFC 1421）编码,RFC 4648定义的另一base64编码字符集，用于URL和文件名用'-'和'_'替换了'+'和'/'
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 字符乱码的事，估计大家都遇到过，很烦，什么utf-8、GBK、GB2312转来转去，不知道什么时候才能转正常。我们做个试验，如果你是windows系统，打开记事本，新建一个文件，输入”联通”两个字之后，保存，关闭，然后再次打开，出现了什么现象？乱码！那你赶紧去找IT吧，你中招了！开玩笑的，这是著名的“windows联通之谜事件”。继续往下看，后面会有谜底的解释。那么我们就讨论下字符编码哪些事吧，首先我们看几个真实遇到的乱码的故障实例。
在当今数字化的信息时代，数据传输与存储的安全性和效率显得尤为重要。Base64编码作为一种常见的数据编码方式，因其能将二进制数据转换为ASCII字符，便于在网络中进行传输和存储，被广泛应用在各种场景中。本文将为您介绍一款强大的在线Base64转文件与文件转Base64工具，并详细说明其功能和使用方法。
Java 8会因为将lambdas，流，新的日期/时间模型和Nashorn JavaScript引擎引入Java而被记住。有些人还会记得Java 8，因为它引入了各种小但有用的功能，例如Base64 API。什么是Base64以及如何使用此API？这篇文章回答了这些问题。
我们在使用Python的过程中，是通过编码实现的。编码格式是可以设定的，如果我们想要输入时编码格式时字符串编码，这时可以使用python中的decode函数。decode函数可以以 encoding 指定的编码格式解码字符串，并默认编码为字符串编码。
什么是Base64编码呢？在回答这个问题之前，我们需要了解一下计算机中文件的分类，对于计算机来说文件可以分为两类，一类是文本文件，一类是二进制文件。
时代在变，很多事物慢慢消失在了数据的海洋中，但不会忘记的，时那个以相互交流、分享信息为目的存在的互联网环境，在 BS、 CS 模式盛行的今天，偶尔也要想起 Peer to Peer 存在的意义和必要性，在其存在感越来越低的今天，暂且不论对错，不问优劣，只从技术角度对其进行回味。
const querystring = require(‘querystring’);
func Encode(dst,src []byte)int func EncodeToString(src []byte)string func Decode(dst,src []byte)(int,error) func DecodeString(src []byte)(string,error) func DecodedLen(x int) int func EncodedLen(n int) int func Dump(data []byte) string func Dumper(w io.Writer) io.WriteCloser
在我们进行前端开发时，针对项目优化，常会提到一条：针对较小图片，合理使用Base64字符串替换内嵌，可以减少页面http请求。 并且还会特别强调下，必须是小图片，大小不要超过多少KB，等等。 那么，Base64又到底是什么呢？
上文介绍了Feign的Client相关模块，体验到Feign核心内容的高扩展性同时，亦能明显感觉到其子模块其实为对Feign核心功能的延伸，让其更能适应复杂的生产环境要求。
我们知道一个字节可表示的范围是 0 ～ 255（十六进制：0x00 ～ 0xFF）， 其中 ASCII 值的范围为 0 ～ 127（十六进制：0x00 ～ 0x7F）；而超过 ASCII 范围的 128～255（十六进制：0x80 ～ 0xFF）之间的值是不可见字符。
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