参考链接： Python中的字节对象与字符串 1.相关异常 我们在处理交换的数据时经常遇到这样的异常： TypeError: can't use a string pattern on a bytes-like...很显然，我们要处理的数据是一个字节对象，即Python中的bytes或bytearray类型，但是我们却使用了处理字符串的方法。...2.相关方法 在字符串与字节对象之间进行转换，Python提供了字符串的encode()方法和字节对象的decode()方法。...1) encode(encoding="utf-8", errors="strict")方法 该方法将字符串（str）转换为某种编码的字节对象。...在网络传输过程中，客户端要发送的字符串首先要经过encode()编码转换为字节对象，才能在网络中传输。在服务端，首先要decode()解码，将接收到的字节对象转换为字符串，然后才能进行后续处理。
许多Python开发者在处理文件或网络请求时，都会遇到这个错误。本文将通过对字节与字符串的深入剖析，带大家一步步解决这个问题，避免开发中类似的坑。 正文 1....错误 TypeError: a bytes-like object is required, not ‘str’ 通常发生在开发者试图将文本字符串传递给需要字节的函数或方法时。 2....错误 在这个例子中，文件是以二进制模式打开的，意味着写入的内容必须是字节对象，而我们却传入了字符串，因此Python抛出了 TypeError。...3.2 读取二进制数据时使用 decode() 转换字节为字符串 相反，在读取二进制文件时，我们可能需要将读取到的字节对象转换为字符串。这可以通过 decode() 方法实现。...防止错误的最佳实践 明确数据类型：处理文件或网络数据时，始终明确应该使用字节还是字符串。
每当您在程序中使用不正确或不受支持的对象类型时，都会引发该错误。 如果尝试调用不可调用的对象或通过非迭代标识符进行迭代，也会引发此错误。例如，如果您尝试使用 "str" 添加 "int" 对象。...因此，你可以看到在上述从 'scores.txt' 中提取数据的示例时，我们尝试使用 'str' 拆分字节对象，这是不受支持的操作。因此，Python 引发 TypeError。....strip()) 输出： Marks obtained by Ravi: 65 因此，以文本模式打开文件后，你不再需要处理字节对象并轻松使用字符串。...方案2：添加前缀 "b" 你可以在 split()方法中的分隔符之前简单地添加前缀 "b"。此前缀确保您可以处理字节对象。...因此，您可以使用 decode() 方法将 'bytes' 类型的对象解码或转换为 'str' 类型。
通常，当我们处理文件读写、网络传输或进行加密解密操作时，需要使用字节对象来表示和处理二进制数据。如果我们在这些操作中使用了字符串对象，就会导致TypeError错误。...这个错误的常见情况是在使用一些函数时，函数的参数要求传递字节对象，但我们传递了一个字符串对象。解决方案要解决这个错误，我们需要将字符串对象转换为字节对象。下面介绍几种常见的转换方法。1....process_data(data)在上述示例中，如果process_data()函数需要接收字节对象的参数，但我们直接传递了从文件中读取的字符串对象data，这将导致TypeError: a bytes-like...为了解决这个错误，我们可以使用bytes()函数、encode()方法或b前缀等方法将字符串对象转换为字节对象。...在编程过程中，出现这个错误时，请检查是否需要使用字节对象，并进行相应的转换。当处理网络传输或加密解密等操作时，常常涉及到字节对象的转换。
写一个函数，2 个参数，1 个字符串，1 个字节数，返回截取的字符串，要 求字符串中的中文不能出现乱码：如（“我 ABC”，4）应 该 截 为“我 AB”，输 入（“我 ABC 汉 DEF”...，6）应该输出为“我 ABC”而不是“我 ABC+汉的半个”。...test { public static String subString(String str, int subBytes) { int bytes = 0; // 用来存储字符串的总字节数...// 英文字符的字节数看作 1 } else { bytes += 2; // 中文字符的字节数看作 2 if(bytes - subBytes == 1){...现 可见，一个汉字占两个字节。一个标点符号也是2个字节。
int()函数的TypeErrorPython开发过程中，使用int()函数来转换或生成int类型的数据时，如果Python抛出并提示TypeError: int() argument must be...a string, a bytes-like object or a real number, not 'complex'，那么原因在于传递给int()函数的参数类型有误，正如TypeError的提示，...int()函数的参数必须是string字符串（数值字符串）、类似字节对象、real number数字等，而不可以是complex复数类型的数据。...int()实例代码>>> str1 = '123'>>> type(str1)>>> int(str1)123>>> byteobj = b'56'>>> type(byteobj...'原文： TypeError: int() argument must be a string, a bytes原因免责声明：内容仅供参考！
本文将详细解释这个错误的原因，并提供一些解决方法。错误的原因这个错误通常是由于尝试将字符串传递给一个期望字节型对象的函数或方法引起的。在 Python 3 中，字符串和字节型对象是两种不同的数据类型。...字符串是文本数据类型，用于表示字符序列，而字节型对象被用于处理原始的二进制数据。 一些情况下，函数或方法的参数要求传入字节型对象，这意味着我们需要将字符串转换为字节型对象以满足该参数的类型要求。...解决方法以下是几种常见情况下出现该错误的解决方法：1. 字符串编码为字节型对象当我们需要将字符串转换为字节型对象时，可以使用encode()方法指定字符串的编码方式。...总结在 Python 编程中，遇到TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'错误时，意味着代码尝试将字符串传递给需要字节型对象的函数或方法...为了解决这个错误，我们需要将字符串编码为字节型对象或将字节型对象解码为字符串，根据具体的需求来选择合适的方法。同时，我们还需要确保正确地使用了期望字节型对象的函数或方法。
错误解释该错误消息表明你传递给函数的参数是一个生成器对象（generator），而函数期望接收的是一个字符串（str）、字节（bytes）或者文件路径（os.PathLike）对象。...将生成器对象转换为字符串或字节如果函数期望接收字符串或字节类型的参数，可尝试使用生成器对象的值来构建字符串或字节，并将其传递给函数。...生成器表达式生成器表达式是一种紧凑且高效的方式来创建生成器对象。它具有与列表推导式类似的语法，但是使用圆括号而不是方括号。...总结TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not generator错误消息说明你将生成器对象传递给一个期望接收字符串、字节或文件路径对象的函数...解决该问题的方法包括转换生成器为列表、在生成器内部使用其值、将生成器对象转换为字符串或字节，以及检查函数文档。 希望本文能帮助你解决这个错误并更好地理解在Python编程中处理生成器对象的方法。
fp: 文件描述符，将序列化的str保存到文件中。json模块总是生成str对象，而不是字节对象；因此，fp.write（）必须支持str输入。...如果indent是非负整数或字符串，那么JSON数组元素和对象成员将使用该缩进级别进行输入；indent为0,负数或“”仅插入换行符；indent使用正整数缩进多个空格；如果indent是一个字符串（例如...default: 默认值为None,如果指定，则default应该是为无法以其他方式序列化的对象调用的函数。它应返回对象的JSON可编码版本或引发TypeError。...，bytes或bytearray实例）反序列化为Python对象。...JSON 字符串 json.loads 将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象 json.dump和json.load,需要传入文件描述符，加上文件操作。
在这种情况下，Python字符串可能包含嵌入的空字节。如果可以进行这种转换，Unicode对象将传回指向对象的默认编码字符串版本的指针。所有其他读缓冲区兼容对象传回对原始内部数据表示的引用。...这类似于“O”，但有两个C参数：第一个是Python类型对象的地址，第二个是存储对象指针的C变量（类型PyObject *）的地址。如果Python对象没有必需的类型，则会引发TypeError。...char *变量被设置为指向缓冲区的第一个字节，int被设置为缓冲区的长度。只接受单段缓冲对象;对所有其他类型引发TypeError。...只接受单段缓冲对象;对所有其他类型引发TypeError。(读写字符缓冲区）→[char *] “w＃”：类似“s＃”，但接受任何实现读写缓冲区接口的对象。...char *变量被设置为指向缓冲区的第一个字节，int被设置为缓冲区的长度。只接受单段缓冲对象;对所有其他类型引发TypeError。
例如，将字符串转换为UTF-8编码的字节对象：str = 'fcbayern forever no.1.'...使用字节字面量在Python 3中，我们可以使用字节字面量b''来表示字节对象。我们可以直接在字符串前面加上b前缀来创建字节对象。例如：str = 'fcbayern forever no.1.'...bytes()函数使用bytes()函数将字符串转换为字节对象。我们可以将字符串和指定的编码格式作为参数传递给bytes()函数。例如：str = 'fcbayern forever no.1.'...注意编码格式，确保将字符串转换为正确的字节对象。在进行文件操作或网络传输时，根据需要选择合适的数据类型（字符串或字节）。...在处理文件、网络传输或加密操作时，务必注意传递正确的数据类型（字节对象或字符串对象），并根据需要进行适当的转换。这样可以避免这种常见的类型不匹配错误。
然而，在使用json模块进行反序列化时，如果你传递了一个字典（dict）对象而不是预期的字符串（str）、字节（bytes）或字节数组（bytearray），你会遇到TypeError: the JSON...二、可能出错的原因 这个错误通常发生在以下场景中： 你可能试图对一个已经是Python字典的对象使用json.loads()函数进行反序列化，而json.loads()函数期望的输入是一个JSON格式的字符串...然后，我们可能想要将这个字典对象转换回JSON格式的字符串以便存储或传输。...（如列表、字典）转换为JSON格式的字符串（序列化），而json.loads()用于将JSON格式的字符串转换为Python对象（反序列化）。...检查数据类型：在调用json.loads()之前，确保你正在处理的是一个字符串、字节或字节数组，而不是已经是一个Python字典或列表的对象。
要构造bytes类型的数据，方法之一是在字符串前面加上b或B前缀。...在Python中字符数据也就是字符串，即str类型，字节数据也就是bytes类型或bytearray类型。...b'\xe6\x88\x91\xe7\x88\xb1\xe4\xbd\xa0')实际上，bytes()、bytearray()这两个方法构造字节数据的时候还有点复杂，因为可以从多个数据源来构造，比如字符串...([65,66,67])b'ABC'# 使用bytes或buffer来构造bytes对象>>> bytes(b'abcd')b'abcd'构造bytearray的方式：# 够造空bytearray对象>...例如，使用decode()方法进行解码"我"字，它的utf-8的编码对应为"\xe6\x88\x91"：>>> b = b'\xe6\x88\x91'# 采用默认字符集utf-8>>> b.decode
，PRODUCT_ID，OS_PATH等； （6）类中的实例方法的第1个参数应该使用self（尽管可以使用任意参数名，但推荐使用self），该参数引用了对象本身； （7）类方法的第1个参数应该使用cls...字符类型之间的分拆将导致Python代码中出现两种常见情况： （1）操作的是包含UTF-8编码（或其他编码）的8位字节序列； （2）操作的是没有特定编码的Unicode字符串； 下面给出两个函数来完成这些情形下的转换...： 第1个颜色将字节序列或字符串转换一个字符串： def to_str(bytes_or_str): if isinstance(bytes_or_str, bytes): #...如果两侧的操作数都是字节序列或字符串，那么也可以用于逻辑比较（、>=等运算符）。...print('hello' > 'world') print(b'hello' < b'world') 执行代码，会输出如下的结果： False True 与加号类似，字符串与字节序列不能直接比较，如下面的代码会抛出异常
参考链接： Numpy 数据类型对象 NumPy 数据类型 numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型...名称描述bool_布尔型数据类型（True 或者 False）int_默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）intc与 C 的 int 类型一样，一般是 int32...或 int 64intp用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32 或 int64）int8字节（-128 to 127）int16整数（-32768 to 32767...数据的字节顺序（小端法或大端法）在结构化类型的情况下，字段的名称、每个字段的数据类型和每个字段所取的内存块的部分如果数据类型是子数组，它的形状和数据类型 字节顺序是通过对数据类型预先设定"或">"来决定的...dtype 对象是使用以下语法构造的： numpy.dtype(object, align, copy) object - 要转换为的数据类型对象align - 如果为 true，填充字段使其类似
1", "字符串2"]].apply(lambda x: len(set(x['字符串1']) & set(x['字符串2'])) > 0, axis=1) print(df) 不过得到的是True和...(lambda x: len(set(x['字符串1']) & set(x['字符串2'])) > 0, axis=1) bool_map = {True: 1, False: 0} df['new_标记列...('test.xlsx') df["标记列"] = df[["字符串1", "字符串2"]].apply(lambda x: 1 if len(set(x['字符串1']) & set(x['字符串2'...])) > 0 else 0, axis=1) 同样可以得到相同的结果。...(set(x['字符串1']) & set(x['字符串2'])) > 0 else 0, axis=1) print(df) 后来发现是可以继续优化的，所以就有了上述代码。
名称描述bool_布尔型数据类型（True 或者 False）int_默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）intc与 C 的 int 类型一样，一般是 int32...或 int 64intp用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32 或 int64）int8字节（-128 to 127）int16整数（-32768 to 32767...）数据的大小（例如， 整数使用多少个字节存储）数据的字节顺序（小端法或大端法）在结构化类型的情况下，字段的名称、每个字段的数据类型和每个字段所取的内存块的部分如果数据类型是子数组，那么它的形状和数据类型是什么...字节顺序是通过对数据类型预先设定 或 > 来决定的。 的地址，即低位组放在最前面)。> 意味着大端法(最重要的字节存储在最小的地址，即高位组放在最前面)。...dtype 对象是使用以下语法构造的：numpy.dtype(object, align, copy)object - 要转换为的数据类型对象align - 如果为 true，填充字段使其类似 C 的结构体
1.5 要获得C-风格的整除（去掉小数部分），可以使用底除运算符//： In [53]: 3 // 2 Out[53]: 1 字符串 可以用单引号或双引号来写字符串： a = 'one way of...字符串对象有format方法，可以替换格式化的参数为字符串，产生一个新的字符串： In [74]: template = '{0:.2f} {1:s} are worth US${2:d}' 在这个字符串中...字节和Unicode 在Python 3及以上版本中，Unicode是一级的字符串类型，这样可以更一致的处理ASCII和Non-ASCII文本。...在老的Python版本中，字符串都是字节，不使用Unicode编码。假如知道字符编码，可以将其转化为Unicode。...' 工作中碰到的文件很多都是字节对象，盲目地将所有数据编码为Unicode是不可取的。
方法三：将数据类型转换为JSON可序列化的类型如果float32对象是数据结构（如列表或字典）中的一个元素，可以考虑将整个数据结构转换为JSON格式。...它占用32位（4字节）的内存空间。这种类型的数据可以存储小数点之后的数值，并具有一定的精度。在许多程序和应用中，float32常用于处理科学计算、图像处理和机器学习中的数值数据。...JSON数据由键值对构成，其中键是字符串，值可以是字符串、数字、布尔值、对象、数组或null。 JSON的优点包括易于阅读和编写，具有广泛的语言支持，以及在网络传输中的高效性。...然而，float32数据类型在默认情况下不是JSON可序列化的，因为JSON标准只定义了有限的数据类型（字符串、数字、布尔值、对象、数组和null）。...为了解决这个问题，需要将float32数据转换为JSON可序列化的数据类型，例如将float32转换为浮点数类型（float）或将其转换为字符串。
这会生成一个类似于 Python 2 中 repr() 返回的字符串。...() 将字符串转换为字节。...如果它是一个整数，则将其作为数组的长度，并将用空字节进行初始化。 如果它是符合缓冲区接口的对象，则将使用该对象的只读缓冲区来初始化字节数组。...file 是一个类似路径的对象，它提供要打开的文件的路径名（绝对或相对于当前工作目录）或要包装的文件的整数文件描述符。...它可以在类（如 C.f()）或实例（如 C().f()）上调用。 Python 中的静态方法类似于 Java 或 C++ 中的。
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