
Python3 大作战之 encode 与 decode 讲解
大家好,很久没更新了,也是年底了最近比较忙,同时也在研究python的其他内容,毕竟是python小白,自学道路艰难。
好了今天和大家一起探讨下python3编码过程中对的一些转码事宜。
python3中对文本和二进制做了比较清晰的区分。python3默认编码为unicode,由str类型进行表示。二进制数据使用byte类型表示,所以不会将str和byte混在一起。在实际应用中我们经常需要将两者进行互转,有几点需要注意:
1、字符串通过编码转换为字节码,字节码通过解码转换为字符串
str--->(encode)--->bytes,bytes--->(decode)--->str
import sys
print('目前系统的编码为:',sys.getdefaultencoding())
name='小明' print(type(name))#首先我们来打印下转码前的name类型,因为它是str,所以可以通过encode来进行编码 name1=name.encode('utf-8')
print(name1)
输出为:
目前系统的编码为: utf-8
<class 'str'>
b'\xe5\xb0\x8f\xe6\x98\x8e'
这里大家或许会有一个疑问,编码utf-8为什么不是decode转成unicode
因为开头跟大家讲过,python3默认就是unicode,utf-8可以看成是unicode的一个扩展集,所以其实name本身是一个unicode编码的,所以可以通过encode编码成utf-8,这里可以试下,如果认为name应该是utf-8,那我们来试下encode会不会报错
name1=name.decode('utf-8')
print(name1)
这里会报如下错误:
AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'
所以,对于python3默认的就是unicode编码。
既然已经encode成utf-8了,那我们来看下decode会出现什么样的结果
name2=name1.decode('utf-8')
print(type(name2))
print(name2)
这里要跟大家说下,decode()括号中为什么写utf-8,而不写gbk,可以这样理解,因为要解码,你总得告诉它我是什么编码的吧,比如我原先是utf-8格式的编码,现在要解码,但是如果冒充utf-8,说自己是gbk,那就会出现乱码,见下:
<class 'str'>
<class 'str'>
灏忔槑
另外如果大家encode()和decode()括号中不写编码格式,系统会默认为utf-8,大家可以试下。
2:utf-8编码格式和gbk编码格式互转
既然知道utf-8编码与解码的规律,那我们来试试它与gbk之间的火花。
name1=name.encode('utf-8')
name2=name1.decode('utf-8')
name3=name2.encode('gbk')
name4=name3.decode('gbk')
print(type(name3))
print(name3)
下面是name3的结果
<class 'bytes'>
b'\xd0\xa1\xc3\xf7'
下面是name4的结果
<class 'str'>
小明
从上面可以卡出name2本来是解码成utf-8的,后来有队name2进行了gbk编码,接着又再次对name3进行gbk解码
所以不难看出,其实utf-8和gbk之间都是通过unicode来做一个中间转换的操作
在例子中
name2=name1.decode('utf-8')
name3=name2.encode('gbk')
这两步的操作就是通过unicode来转的
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10