python编码

编码回顾

先了解一下位,字节和kb是什么?

编码的种类情况

• ASCII 占1个字节，只支持英文
• GB2312 占2个字节，支持6700+汉字
• GBK GB2312的升级版，支持21000+汉字
• Shift-JIS 日本字符
• ks_c_5601-1987 韩国编码
• TIS-620 泰国编码

由于每个国家都有自己的字符，所以其对应关系也涵盖了自己国家的字符，但是以上编码都存在局限性，即：仅涵盖本国字符，无其他国家字符的对应关系。应运而生出现了万国码，他涵盖了全球所有的文字和二进制的对应关系，

• Unicode 2-4字节 已经收录136690个字符，并还在一直不断扩张中...

Unicode 起到了2个作用：

1. 直接支持全球所有语言，每个国家都可以不用再使用自己之前的旧编码了，用unicode就可以了。(就跟英语是全球统一语言一样)
2. unicode包含了跟全球所有国家编码的映射关系，为什么呢？后面再讲

Unicode解决了字符和二进制的对应关系，但是使用unicode表示一个字符，太浪费空间。例如：利用unicode表示“Python”需要12个字节才能表示，比原来ASCII表示增加了1倍。

由于计算机的内存比较大，并且字符串在内容中表示时也不会特别大，所以内容可以使用unicode来处理，但是存储和网络传输时一般数据都会非常多，那么增加1倍将是无法容忍的！！！

为了解决存储和网络传输的问题，出现了Unicode Transformation Format，学术名UTF，即：对unicode中的进行转换，以便于在存储和网络传输时可以节省空间!

• UTF-8： 使用1、2、3、4个字节表示所有字符；优先使用1个字符、无法满足则使增加一个字节，最多4个字节。英文占1个字节、欧洲语系占2个、东亚占3个，其它及特殊字符占4个
• UTF-16： 使用2、4个字节表示所有字符；优先使用2个字节，否则使用4个字节表示。
• UTF-32： 使用4个字节表示所有字符；

总结：UTF 是为unicode编码 设计 的一种 在存储 和传输时节省空间的编码方案。

字符在硬盘上的存储 

无论以什么编码在内存里显示字符，存到硬盘上都是2进制。

ascii编码(美国)：
    l   0b1101100
    o   0b1101111
    v   0b1110110
    e   0b1100101
GBK编码(中国)：
    老   0b11000000 0b11001111
    男   0b11000100 0b11010000
    孩   0b10111010 0b10100010
 
Shift_JIS编码(日本)：
    私   0b10001110 0b10000100
    は   0b10000010 0b11001101
 
ks_c_5601-1987编码(韩国)：
    나   0b10110011 0b10101010
    는   0b10110100 0b11000010
     
TIS-620编码(泰国)：
    ฉัน  0b10101001 0b11010001 0b10111001

要注意的是，存到硬盘上时是以何种编码存的，再从硬盘上读出来时，就必须以何种编码读，要不然就乱了

编码的转换 

虽然国际语言是英语 ，但大家在自己的国家依然说自已的语言，不过出了国， 你就得会英语
编码也一样，虽然有了unicode and utf-8 ， 但是由于历史问题，各个国家依然在大量使用自己的编码，比如中国的windows,默认编码依然是gbk,而不是utf-8

基于此，如果中国的软件出口到美国，在美国人的电脑上就会显示乱码，因为他们没有gbk编码。
若想让中国的软件可以正常的在 美国人的电脑上显示，只有以下2条路可走：

1. 让美国人的电脑上都装上gbk编码
2. 把你的软件编码以utf-8编码

第1种方法几乎不可能实现，第2种方法比较简单。 但是也只能是针对新开发的软件。 如果你之前开发的软件就是以gbk编码的，上百万行代码可能已经写出去了，重新编码成utf-8格式也会费很大力气。

so , 针对已经用gbk开发完毕的项目，以上2种方案都不能轻松的让项目在美国人电脑上正常显示，难道没有别的办法了么？
有， 还记得我们讲unicode其中一个功能是其包含了跟全球所有国家编码的映射关系，意思就是，你写的是gbk的“路飞学城”,但是unicode能自动知道它在unicode中的“路飞学城”的编码是什么，如果这样的话，那是不是意味着，无论你以什么编码存储的数据 ，只要你的软件在把数据从硬盘读到内存里，转成unicode来显示，就可以了。
由于所有的系统、编程语言都默认支持unicode，那你的gbk软件放到美国电脑 上，加载到内存里，变成了unicode,中文就可以正常展示

Python3的执行过程

python3 执行代码的过程

1. 解释器找到代码文件，把代码字符串按文件头定义的编码加载到内存，转成unicode
2. 把代码字符串按照语法规则进行解释，
3. 所有的变量字符都会以unicode编码声明

 

编码转换过程

 实际代码演示，在py3上 把你的代码以utf-8编写， 保存，然后在windows上执行

python2

它的默认编码是ASCII，想写中文，就必须声明文件头的coding为gbk or utf-8, 声明之后，python2解释器仅以文件头声明的编码去解释你的代码，加载到内存后，并不会主动帮你转为unicode,也就是说，你的文件编码是utf-8,加载到内存里，你的变量字符串就也是utf-8意味你以utf-8编码的文件，在windows是乱码。 

因为只有2种情况 ，你的windows上显示才不会乱

1. 字符串以GBK格式显示
2. 字符串是unicode编码

既然Python2并不会自动的把文件编码转为unicode存在内存里， 只能够你自己转。Py3 自动把文件编码转为unicode必定是调用了什么方法，这个方法就是，decode(解码) 和encode(编码)

UTF-8 --> decode 解码 --> Unicode
Unicode --> encode 编码 --> GBK / UTF-8 ..

decode示例

 

encode 示例

 

编码解码规则

 

Python只要出现各种编码问题，无非是哪里的编码设置出错了
常见编码错误的原因有：

• • Python解释器的默认编码
  • Python源文件文件编码
  • Terminal使用的编码
  • 操作系统的语言设置

掌握了编码之前的关系后，挨个排错就好啦　

 

处理UnicodeEncodeError

多数非 UTF 编解码器只能处理 Unicode 字符的一小部分子集。把文本转换成字节序列时，如果目标编码中没有定义某个字符，那就会抛出UnicodeEncodeError 异常，除非把 errors 参数传给编码方法或函
数，对错误进行特殊处理。

编码成字节序列：成功和错误处理

>>> city = 'São Paulo'
>>> city.encode('utf_8') ➊
b'S\xc3\xa3o Paulo'
>>> city.encode('utf_16')
b'\xff\xfeS\x00\xe3\x00o\x00 \x00P\x00a\x00u\x00l\x00o\x00'
>>> city.encode('iso8859_1') ➋
b'S\xe3o Paulo'
>>> city.encode('cp437') ➌
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in 
File "/.../lib/python3.4/encodings/cp437.py", line 12, in encode
return codecs.charmap_encode(input,errors,encoding_map)
UnicodeEncodeError: 'charmap' codec can't encode character '\xe3' in
position 1: character maps to 
>>> city.encode('cp437', errors='ignore') ➍
b'So Paulo'
>>> city.encode('cp437', errors='replace') ➎
b'S?o Paulo'
>>> city.encode('cp437', errors='xmlcharrefreplace') ➏
b'São Paulo'

❶ 'utf_?' 编码能处理任何字符串。
❷ 'iso8859_1' 编码也能处理字符串 'São Paulo'。
❸ 'cp437' 无法编码 'ã'（带波形符的“a”）。默认的错误处理方式'strict' 抛出 UnicodeEncodeError。
❹ error='ignore' 处理方式悄无声息地跳过无法编码的字符；这样做通常很是不妥。
❺ 编码时指定 error='replace'，把无法编码的字符替换成 '?'；数据损坏了，但是用户知道出了问题。
❻ 'xmlcharrefreplace' 把无法编码的字符替换成 XML 实体。

处理UnicodeDecodeError

不是每一个字节都包含有效的 ASCII 字符，也不是每一个字符序列都是有效的 UTF-8 或 UTF-16。因此，把二进制序列转换成文本时，如果假设是这两个编码中的一个，遇到无法转换的字节序列时会抛出
UnicodeDecodeError。另一方面，很多陈旧的 8 位编码——如 'cp1252'、'iso8859_1' 和'koi8_r'——能解码任何字节序列流而不抛出错误，例如随机噪声。因此，如果程序使用错误的 8 位编码，解码过程悄无声息，而得到的是无用输出。

把字节序列解码成字符串：成功和错误处理

>>> octets = b'Montr\xe9al' ➊
>>> octets.decode('cp1252') ➋
'Montréal'
>>> octets.decode('iso8859_7') ➌
'Montrιal'
>>> octets.decode('koi8_r') ➍
'MontrИal'
>>> octets.decode('utf_8') ➎
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in 
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xe9 in position 5:
invalid continuation byte
>>> octets.decode('utf_8', errors='replace') ➏
'Montral'

❶ 这些字节序列是使用 latin1 编码的“Montréal”；'\xe9' 字节对应“é”。
❷ 可以使用 'cp1252'（Windows 1252）解码，因为它是 latin1 的有效超集。
❸ ISO-8859-7 用于编码希腊文，因此无法正确解释 '\xe9' 字节，而且没有抛出错误。
❹ KOI8-R 用于编码俄文；这里，'\xe9' 表示西里尔字母“И”。
❺ 'utf_8' 编解码器检测到 octets 不是有效的 UTF-8 字符串，抛出UnicodeDecodeError。
❻ 使用 'replace' 错误处理方式，\xe9 替换成了“ ”（码位是U+FFFD），这是官方指定的 REPLACEMENT CHARACTER（替换字符），表示未知字符。

为了正确比较而规范化Unicode字符串

因为 Unicode 有组合字符（变音符号和附加到前一个字符上的记号，打印时作为一个整体），所以字符串比较起来很复杂。

例如，“café”这个词可以使用两种方式构成，分别有 4 个和 5 个码位，但是结果完全一样：

>>> s1 = 'café'
>>> s2 = 'cafe\u0301'
>>> s1, s2
('café', 'café')
>>> len(s1), len(s2)
(4, 5)
>>> s1 == s2
False

U+0301 是 COMBINING ACUTE ACCENT，加在“e”后面得到“é”。在Unicode 标准中，'é' 和 'e\u0301' 这样的序列叫“标准等价物”（canonical equivalent），应用程序应该把它们视作相同的字符。但
是，Python 看到的是不同的码位序列，因此判定二者不相等。

这个问题的解决方案是使用 unicodedata.normalize 函数提供的Unicode 规范化。这个函数的第一个参数是这 4 个字符串中的一个：'NFC'、'NFD'、'NFKC' 和 'NFKD'。下面先说明前两个。

NFC（Normalization Form C）使用最少的码位构成等价的字符串，而NFD 把组合字符分解成基字符和单独的组合字符。这两种规范化方式都
能让比较行为符合预期：

>>> from unicodedata import normalize
>>> s1 = 'café' # 把"e"和重音符组合在一起
>>> s2 = 'cafe\u0301' # 分解成"e"和重音符
>>> len(s1), len(s2)
(4, 5)
>>> len(normalize('NFC', s1)), len(normalize('NFC', s2))
(4, 4)
>>> len(normalize('NFD', s1)), len(normalize('NFD', s2))
(5, 5)
>>> normalize('NFC', s1) == normalize('NFC', s2)
True
>>> normalize('NFD', s1) == normalize('NFD', s2)
True

西方键盘通常能输出组合字符，因此用户输入的文本默认是 NFC 形式。不过，安全起见，保存文本之前，最好使用 normalize('NFC',user_text) 清洗字符串。NFC 也是 W3C 的“Character Model for the
World Wide Web: String Matching and Searching”规范形式。

使用 NFC 时，有些单字符会被规范成另一个单字符。例如，电阻的单位欧姆（Ω）会被规范成希腊字母大写的欧米加。这两个字符在视觉上是一样的，但是比较时并不相等，因此要规范化，防止出现意外：

>>> from unicodedata import normalize, name
>>> ohm = '\u2126'
>>> name(ohm)
'OHM SIGN'
>>> ohm_c = normalize('NFC', ohm)
>>> name(ohm_c)
'GREEK CAPITAL LETTER OMEGA'
>>> ohm == ohm_c
False
>>> normalize('NFC', ohm) == normalize('NFC', ohm_c)
True

在另外两个规范化形式（NFKC 和 NFKD）的首字母缩略词中，字母 K表示“compatibility”（兼容性）。这两种是较严格的规范化形式，对“兼容字符”有影响。虽然 Unicode 的目标是为各个字符提供“规范的”码位，但是为了兼容现有的标准，有些字符会出现多次。例如，虽然希腊字母表中有“μ”这个字母（码位是 U+03BC，GREEK SMALL LETTER MU），但是 Unicode 还是加入了微符号 'µ'（U+00B5），以便与 latin1 相互转换。因此，微符号是一个“兼容字符”。在 NFKC 和 NFKD 形式中，各个兼容字符会被替换成一个或多个“兼容分解”字符，即便这样有些格式损失，但仍是“首选”表述——理想情况下，格式化是外部标记的职责，不应该由 Unicode 处理。下面举个例子。二分之一 '½'（U+00BD）经过兼容分解后得到的是三个字符序列'1/2'；微符号 'µ'（U+00B5）经过兼容分解后得到的是小写字母'μ'（U+03BC）

>>> from unicodedata import normalize, name
>>> half = '½'
>>> normalize('NFKC', half)
'1⁄2'
>>> four_squared = '4²'
>>> normalize('NFKC', four_squared)
'42'
>>> micro = 'μ'
>>> micro_kc = normalize('NFKC', micro)
>>> micro, micro_kc
('μ', 'μ')
>>> ord(micro), ord(micro_kc)
(181, 956)
>>> name(micro), name(micro_kc)
('MICRO SIGN', 'GREEK SMALL LETTER MU')

使用 '1/2' 替代 '½' 可以接受，微符号也确实是小写的希腊字母'µ'，但是把 '4²' 转换成 '42' 就改变原意了。某些应用程序可以把'4²' 保存为 '4²'，但是 normalize 函数对格式一无所
知。因此，NFKC 或 NFKD 可能会损失或曲解信息，但是可以为搜索和索引提供便利的中间表述：用户搜索 '1 / 2 inch' 时，如果还能找到包含 '½ inch' 的文档，那么用户会感到满意

使用 NFKC 和 NFKD 规范化形式时要小心，而且只能在特
殊情况中使用，例如搜索和索引，而不能用于持久存储，因为这两
种转换会导致数据损失。

 

大小写折叠

大小写折叠其实就是把所有文本变成小写，再做些其他转换。这个功能
由 str.casefold() 方法（Python 3.3 新增）支持。
对于只包含 latin1 字符的字符串 s，s.casefold() 得到的结果与
s.lower() 一样，唯有两个例外：微符号 'µ' 会变成小写的希腊字
母“μ”（在多数字体中二者看起来一样）；德语 Eszett（“sharp s”，ß）
会变成“ss”。

>>> micro = 'μ'
>>> name(micro)
'MICRO SIGN'
>>> micro_cf = micro.casefold()
>>> name(micro_cf)
'GREEK SMALL LETTER MU'
>>> micro, micro_cf
('μ', 'μ')
>>> eszett = 'ß'
>>> name(eszett)
'LATIN SMALL LETTER SHARP S'
>>> eszett_cf = eszett.casefold()
>>> eszett, eszett_cf
('ß', 'ss')

自 Python 3.4 起，str.casefold() 和 str.lower() 得到不同结果的有
116 个码位。Unicode 6.3 命名了 110 122 个字符，这只占 0.11%。
与 Unicode 相关的任何问题一样，大小写折叠是个复杂的问题，有很多
语言上的特殊情况，但是 Python 核心团队尽力提供了一种方案，能满足
大多数用户的需求。

 

 

 

 

转自https://www.cnblogs.com/alex3714/articles/7550940.html

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