说明：本文是我在readthedocs看到的，觉得很不错所以转载过来，有删改，原文地址点这里。
实用Unicode编程指南
这是我在Pycon2012所做的演讲。你可以阅读本页的幻灯片和文字，或者直接在浏览器中打开演示，或者来看现场视频。
同时，点击文章的图片将会进入所在幻灯片的的对应位置，图片中使用了 Symbola 字体，但是如果想要显示一些特殊符号的话，则需先将该字体下载下来。
大家好，我是Ned Batchelder.我已经有十年的Python编程经验，这意味着，很多很多的时候，我与其他程序员一样，犯过很多Unicode的编码错误。
如果你和其他Python 程序员一样，那你肯定也碰到过如下情况：你编写了一段很漂亮的代码，事情看起来很顺。然后某一天一个很奇怪的方言字符不知道从哪冒了出来，你的程序中就开始大量涌现UnicodeErrors。
你好像知道这种问题应该怎样解决，于是呢，就去在错误出现的地方添加了encode和decode，但是UnicodeError又开始出现在其他的地方。于是你又在另外一个地方添加了decode抑或encode。在你玩过一段编码打地鼠游戏之后，问题似乎被解决。
之后某一天，另一种方言字符又在另外一个地方出现了，然后你不得不又去来玩这种打地鼠直到问题解决掉。
现在你的程序终于可以运行。但是你又烦恼又不适，这个问题花费了太多时间，你知道这样解决正确，于是开始憎恨自己。你对Unicode的主要了解就是你很讨厌它。
你不想去了解怪异的字符集，你只想要写一个你认为不是很糟糕的程序。
你不必去玩打地鼠游戏，Unicode会有些麻烦，但是它并不难。了解了相关知识并且加以练习，你也可以方便的优雅的解决相关问题。
接下来我会教给你five facts of life，然后给你一些专业建议来解决Unicode问题。下面的内容将会包含Unicode基本知识，如何在Python 2和Python 3中来实现。他们有一定差异，但是你使用的基本策略都是一样的。
世界&Unicode
我们从Unicode基本知识开始。
事实之一:计算机中的一切均为bytes(字节)。硬盘中的文件为一系列的byte组成，网络中传输的只有byte。所有的信息，在你写的程序中进进出出的，均由byte组成。
孤立的byte是毫无意义的，所以我们来赋予他们含义。
为了表示各种文字，我们有大约50年的时间都在用ASCII码。每一个byte被赋予95种符号的一种，所以，当我给你发送byte值为65的时候，你知道我想表达一个a。
ISO Latin 1，或者8859-1对ASCII的96多种字符进行了扩展。这也许是你用一个byte可以做的最多的事情了。因为byte中没有容量可以存储更多的符号了。
在windows中，增加了另外27种字符。这种叫做CP1252编码。
事实之二是，世界上的字符远远比256个要多。一个简单的byte不能够表达世界范围内的字符。在你玩编码打地鼠的时候，你多么的希望世界上所有的人都说英语，但是事实并不是这样，人们需要更多的符号来交流。
事实一和事实二共同造成了计算机设备结构与世界人类需求的一个冲突。
当时为了解决冲突尝试了多种途径。通过一个byte来与符号或者字符进行对应的编码，每一种解决途径都没有解决事实二中的实质问题。
当时有很多一个byte的编码，都没有能够解决问题。每一个都只能解决人类语言的一部分。但是他们不能解决所有的文字问题。
人们开始创造两个byte的字符集，但是仍然像碎片一样，只能够服务于不同地域的一部分人。
当时产生了不同的标准，讽刺的是，他们都不足以满足所有的符号的需求。
Unicode就是为了解决之前的老的字符集问题。Unicode分配整形，被成为代码点（Unicode的字符被成为代码点code points，用u后面加上xxxx来表现，其中，x为16进制的字符）来表示字符。他有 110 万的代码点，其中有11万被占用，所以它有很多很多的空间可供未来的增长使用。
Unicode的目的是包含一切，它从ASCII开始，包含了数以千计的代码，包含这著名的—-雪人??包含了世界上所有的书写系统，而且一直在被扩充。比如，最新的更新中，就有一大堆没用的词汇。
这里有六个的异国Unicode字符。Unicode代码点写成 4- , 5- ,或者 6 位的十六进制编码，同时有一个u的前缀。每一个字符都有一个用ASCII字符规定的名称。
所以说Unicode提供了所有我们需要的字符的空间。但是我们仍然需要处理事实一中所碰到的问题：计算机只能看懂 bytes。我们需要一种用bytes来表示Unicode的方法这样才可以存储和传播他们。
Unicode标准定义了多种方法来用 bytes来表示成代码点，被称为encoding 。
UTF-8是最流行的一种对Unicode进行传播和存储的编码方式。它用不同的 bytes来表示每一个代码点。ASCII字符每个只需要用一个byte ，与ASCII的编码是一样的。所以说ASCII是UTF-8的一个子集。
这里我们展现了几个怪异字符的UTF8的表示方法。ASCII字母H和字母I用一个byte就可以表示。其他的根据代码点的不同使用了两个或者三个 bytes 。尽管有些并不常用，但是一些代码点使用到四个bytes。
Python 2
好，说完了这么多理论知识，我们来讲一讲Python 2。
在Python2中，有两种字符串数据类型。一种纯旧式的文字: str对象，存储 bytes。如果你使用一个u前缀，那么你会有一个unicode对象，存储的是 code points 。在一个 unicode 字符串中，你可以使用反斜杠 u(u) 来插入任何的 unicode代码点。
你可以注意到string这个词是有问题的。不管是str对象还是unicode对象都是一种string，但是为了直接还是将他们明确区分开来。
如果想要在unicode和bytes间转换的话，每个都会有个方法。Unicode字符串会有一个.encode方法来产生bytes，bytes 串会有一个.decode方法来产生 unicode。每个方法中都会有一个参数，来表明你要操作的编码类型。
我们可以定义一个Unicode字符串叫做my_unicode，然后看这九个字符，我们使用encode方法来创建my_unicode的bytes串，会有19个bytes ，像你所期待的那样，将 bytes 串来decode将会得到UTF-8串。
不幸的是，如果指明的编码名称错误的话，那么encode和decode会产生错误。现在我们去尝试encode我们的几个诡异的字符到ASCII，会失败。因为 ASCII只能表示 0-127个字符中的一个。然而我们的Unicode字符串早已经超出了范围。
抛出的异常为UnicodeEncodeError，它展现了你使用的编码方式，codec即编码解码器，展现了导致问题的字符的位置。
解码同样会知道出一些问题。现在我们去把一个UTF-8字符串解码成ASCII，会得到一个UnicodeDecodeError，原因一样，ASCII只接受 127 内的值，我们的UTF-8字符串超出了范围。
尽管UTF-8不能解码成任何的bytes串，我们尝试来decode一些垃圾信息。同样也产生了UnicodeDecodeError错误。最终，UTF-8的优势是，有效的bytes 串，将会帮助我们来创建高鲁棒性的系统：如果数据无效的话，数据不会被接受。
当编码或者解码的时候，你可以指明如果codec不能够处理数据的时候，会发生什么情况。encode或者decode时候的第二个参数指明了规则。默认的值是 strict，意味着像刚刚一样，将会抛出一个异常。
replace值意味着，将会返回一个标准的替代字符。当编码的时候，替代值是一个问好，所以任何不能被编码的值将会产生一个 ?。
一些其他的 handler非常有用。xmlcharrefreplace将会产生一个完全替代的html/xml字符，所以u01B4将会变成 ƴ (因为十六进制的 01B4 是十进制的 436 )。如果你需要将返回的值来输出到html文件中的话，将会非常有用。
注意要根据不同的错误原因使用不同的错误处理方式。Replace是一个处理不能被解析的数据的自卫型方式，会丢失数据。Xmlcharrefreplace会保护所有的原始数据，在xml转义符可以使用的时候来输出数据。
你也可以指定在解码的时候的错误处理方式。ignore将会直接将不能解码的 bytes 丢掉。replace将会直接添加Unicode U+FFFD，给有问题的bytes直接替换成替换字符。注意因为解码器不能解码这些数据。它并不知道到底有多少Unicode字符。解码我们的UTF-8字符串成为ASCII制造出了 16 个替换字符。每个byte不能被解析都被替换掉了。然而这些bytes想要表示 6 个Unicode字符。
Python 2已经试图在处理 unicode 和 byte 串的时候变得有用些。如果你系那个要把 Unicode 字符串串和 byte 字符串来组合起来的话，Python 2将会自动的将 byte 串来解码成 unicode 字符串。从而产生一个新的 Unicode 字符串。
比如，我们想要连接Unicode串hello和一个byte字符串world。结果是一个Unicode的hello world。在我们看来。Python 2将world使用 ASCII codec进行了解码。这次在解码中使用的字符集的值与 sys.getdefaultencoding()的值相等。
这里这个系统中的字符集为ASCII，因为这是唯一的一种猜测: ASCII如此被广泛接受，它是这么多编码的子集，不像是错误的。
当然，这些隐藏的编码转换不能免于去解码错误。如果你想要连接一个byte字符串和一个Unicode字符串，并且byte字符串不能被解码成ASCII的话，将会抛出一个UnicodeDecodeError。
这就是那些可恶的UnicodeError的圆圈。你的代码中包含了Unicode和byte字符串，只要数据全部是 ASCII 的话，所有的转换都是正确的，一旦一个非 ASCII 字符偷偷进入你的程序，那么默认的解码将会失效，从而造成UnicodeDecodeError的错误。
Python 2的哲学就是 Unicode 字符串和 byte 字符串都是混乱的，他试图去通过自动转换来减轻你的负担。就像在 int 和 float 之间的转换一样， int 到 float 的转换不会失败，byte 字符串到 unicode 字符串会失败。
Python 2悄悄掩盖掉了 byte 到 unicode 的转换，让程序在处理 ASCII 的时候更加简单。你复出的代价就是在处理非 ASCII 的时候将会失败。
有很多方法来合并两个字符串，所有的都会解析 byte 成为 unicode，所以他们处理的时候你必须多加小心。
首先我们使用 ASCII 格式字符串，和 unicode 来结合。那么最终的输出将会变成 unicode，返回一个 unicode 字符串。
之后我们将两个交换一下：一个 unicode 格式的字符串和一个 byte 串再一次合并，生成了一个 unicode 字符串，因为 byte 串可以被解码成 ASCII。
简单的去打印出一个 unicode 字符串将会调用隐式的编码：输出总会是 bytes，所以在 unicode 被打印之前必须被编码成 byte 串。
接下来的事情非常不可理解：我们让一个 byte 串编码成 UTF-8，却得到一个错误说不能被解码成 ASCII！这里的问题是 byte 串不能被编码，要记住编码是你将 Unicode 变成了 byte 串。所以想要执行你的操作的话，Python2需要的是一个 unicode 字符串，隐式的将你的字符串解码成 ASCII。
最后，我们将 ASCII 字符串编码成 UTF-8。现在我们进行相同的隐式编码操作，因为字符串为 ASCII，编码成功。并且将它编码成了 UTF-8，打印出了原始的 byte 字符串，因为 ASCII 是 UTF-8 的一个子集。
最重要的事实之三：byte 和 unicode 都非常重要，你必须将两个都处理好。你不能假设所有的字符串都是 byte，或者所有的字符串都是 unicode，你必须适当的运用他们必要时转换它们。
Python 3
我们看到了Python 2版本中有关 Unicode 之痛。现在我们看一下Python 3，在Python 2到Python 3中最重要的变化就是他们对 Unicode 的处理。
跟Python 2类似，Python 3也有两种类型，一个是 Unicode,一个是 byte 码。但是他们有不同的命名。
现在你从普通文本转换成str类型后存储的是一个 unicode，bytes类型存储的是 byte串，你也可以通过一个b前缀来制造 byte串。
所以在Python 2中的str现在叫做bytes，而Python 2中的unicode现在叫做str。这比起Python 2中更容易理解，因为 Unicode 是你总想要存储的内容，而 bytes 字符串只有你在想要处理 byte的时候得到。
Python 3中对 Unicode 支持的最大变化就是将会对 byte 字符串的自动解码。如果你想要用一个 byte 字符串和一个 unicode 相连接接的话，你将会得到一个错误，不管你包含的内容是什么。
所有这些在Python 2中都将会有隐式的处理，而在Python 3中你将会得到一个错误。
另外如果一个 Unicode 字符串和 byte 字符串中包含的是相同的 ASCII 码，Python 2中将认为两个是相等的，而在Python 3中不会。这样做的结果是 Unicode 中的键不能找到 byte 字符串中的值，反之亦然，然而在Python 2中是可行的。
这样彻底了改变了Python 3中的 Unicode 痛楚之源。在Python 2中，只要你使用 ASCII 数据，那么混合 Unicode 和 byte 将会成功，而在Python 3会直接忽略数据而失败。
这样的话在Python 2中所遇到的，你认为你的程序是正确的，但是最后发现由于一些特殊字符而失败的错误就会避免。
Python 3中，你的程序马上就会产生错误，所以即使你处理的是 ASCII 码，那么你也必须处理 bytes 和 Unicode 之间的关系。
Python 3中对于 bytes 和 unicode 的处理非常严格，你被迫去处理这些事情。这曾经引起争议。
这样处理的原因之一是对读取文件的变化，Python对于读取文件有两种方式，一种是二进制，一种是文本。在Python 2中，它只会影响到行尾符号，甚至在 Unix 系统上的时候，基本没有区别。
在Python 3中。这两种模式将会返回不同的结果。当你用文本模式打开一个文件时不管是你是用的r模式或者是它默认的模式，读取成的文件将会自动转码成 unicode，你将会得到 str 对象。
如果你用二进制模式打开一个文，在参数中输入rb，那么从文件中读取的数据将会是 bytes，对它们没有任何处理。
隐式的对 bytes 到 unicode 的处理使用的是locale.getpreferedencoding()，然而它有可能输出你不想要的结果。比如，当你读取 hi_utf8.txt 时，他被解码成语言偏好中所设置的编码方式，如果我们这些例子在 windows 中创建的话，那么就是cp1252。像ISO 8859-1、CP-1252这些可以得到任意的 byte 值，所以不会抛出UnicodeDecodeError，当然也意味着他们会直接将数据解码成CP-1252，制造出我们并不需要的垃圾信息。
为了文件读取正确的话，你应该指明想要的编码。open函数现在已经可以通过参数来指明编码。
减轻痛苦
好，那么如何来减少这些痛苦？好消息是减轻痛苦的规则非常简单，在Python 2和Python 3中都比较适用。
正如我们在事实一中所看到的，在你的程序中进进出出的只有bytes，但是在你的程序中你不必处理所有的 bytes。最好的策略是将输入的 bytes 马上解码成 unicode。你在程序中均使用 unicode，当在进行输出的时候，尽早将之编码成 bytes。
制造一个 Unicode 三明治， bytes 在外， Unicode 在内。
要记住：有时候一些库将会帮助你完成类似的事情。一些库可能让你输入 unicode，输出 unicode。它会帮你完成转换的功能。比如 Django 在它的 json 模块中提供 Unicode。
第二条规则：你需要知道你现在处理的是哪种类型的数据，在你的程序中任何一个位置，你需要知道你处理的是 byte 串还是一个 unicode 串。它不能是一种猜测，而应该被设计好。
另外，如果你有一个 byte 串的话，如果你想对他进行处理。那么你应该知道他是怎样的编码。
在对你的代码进行 debug 的时候，不能仅仅将之打印出来来看它的类型。你应该查看它的type，或者查看它repr之后的值来查看你的数据到底是什么类型。
我曾经说过，你应该了解你的 byte 字符串的编码类型。好，这里要我讲事实四：你不能通过检查它来判断这个字符串编码的类型。你应该通过其他途径来了解。比如很多协议中将会指明编码类型。这里我们给出 HTTP、HTML、XML、Python 源文件中的例子。你也可以通过预先的指定来了解编码。比如数据源码中可能会指明编码。
有一些方式可以来猜测一些 bytes 的编码类型。但是仅仅是猜测。能够确定的唯一方式是通过其他方式。
这里是给出一些怪异的字符的编码猜测。我们用UTF-8 便民店的一些字符，被不同的解码方式解码之后的输出。你可以看见。有时候用不正确的解码方式解码可能会输出正确，但是会输出错误的字符。你的程序不能告诉你这些解析错误了。只有当用户察觉到的时候你才会发现错误。
这是事实四的一个好例子：同样的 bytes 流通过不同的解码器是可以解码的。而 bytes 本身不能指明它自己用的哪种编码方式。
顺便说一下，这些垃圾信息的显示只遵循一个规则，那就是乱码。
不幸的是，bytes 流会根据自己的来源不同而进行不同的编码，有时候我们指明的编码方式可能是错误的。比如你有可能将一个 HTML 从网上抓取下来，HTTP 头中指明编码方式是8859-1，然而实际上的编码确是UTF-8。
在一些情况下编码方式的不匹配可能会产生乱码，而有些时候，则会产生 UnicodeError。
不用说。你应该测试你的 Unicode 支持。为了这样。你首先应该在你的代码中首先去先把 Unicode 来提取出。如果你只会说英语，这可能会有些困难。因为有些 Unicode 数据会比较难以读。幸运的是，大部分时候一些复杂结构的 Unicode 字符串还是比较具有可读性的。
这里是一个例子。ASCII 文本中可以读的文本，和倒置的文本。这些文本的一些有时候是一些青年人会粘贴到社交网络中。
根据你的程序，你有可能在 Unicode 的道路中越挖越深。还有很多很多的细节我这里没有解释清楚。可以被涉及到。我们称之为事实五。因为你不必去对此了解太详细。
复习一下，我们有五个不可忽视的事实:
- 程序中所有的输入和输出均为 byte
- 世界上的文本需要比 256 更多的符号来表现
- 你的程序必须处理 byte 和 unicode
- byte 流中不会包含编码信息
- 指明的编码有可能是错误的
这是你在编程中保持 Unicode 清洁的三个建议:
- Unicode 三明治：尽可能的让你程序处理的文本都为 Unicode 。
- 了解你的字符串。你应该知道你的程序中，哪些是 Unicode，哪些是 byte，对于这些 byte 串，你应该知道，他们的编码是什么。
- 测试 Unicode 支持。使用一些奇怪的符号来测试你是否已经做到了以上几点。
如果你遵循以上建议的话，你将会写出对 Unicode 支持很好的代码。不管 Unicode 中有多么不规整的编码你的程序也不会挂掉。
其他一些你可能需要的资源
Joel Spolsky 编写的The Absolute Minimum Every Software Developer Absolutely, Positively Must Know About Unicode and Character Sets (No Excuses!)概括了 Unicode 的工作方式和原因。虽然没有 Python 的内容，但是比我解释的详细多了!
如果你需要处理一些语义上的Unicode字符问题。那么unicodedata module也许会对你有些帮助。
如果你希望找一些Unicode来测试的话，网上各种的编码文本计算器会对你很有帮助。