京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源:Python爬虫与数据挖掘
作者: Python进阶者
今天给大家祭出网络爬虫过程中三种中文乱码的处理方案,希望对大家的学习有所帮助。
前几天有个粉丝在Python交流群里问了一道关于使用Python网络爬虫过程中中文乱码的问题,如下图所示。
看上去确实头大,对于爬虫初学者来说,这个乱码摆在自己面前,犹如拦路虎一般难顶。不过别慌,小编在这里给大家整理了三种方法,专门用于针对中文乱码的,希望大家在后面再次遇到中文乱码的问题,在此处可以得到灵感!
其实解决问题的关键点就是在于一点,就是将乱码的部分进行处理,而处理的方案主要可以从两个方面进行出发。其一是针对整体网页进行提前编码,其二是针对局部具体中文乱码的部分进行编码处理。这里例举3种方法,肯定还有其他的方法的,也欢迎大家在评论区谏言。
其实关于中文乱码的表现形式有很多,但是常见的两种如下:
1、当出现网页编码为gbk,获取到的内容在控制台打印类似如下情况的时候:
ÃÀÅ® µçÄÔ×À ¼üÅÌ »ú·¿ ¿É°® С½ã½ã4k±ÚÖ½
2、当出现网页编码为gbk,获取到的内容在控制台打印类似如下情况的时候:
�װŮ�� ��Ů ˮ СϪ Ψ��
虽然看上去控制台输出正常,没有报错:
Process finished with exit code 0
但是输出的中文内容,却不是普通人能看得懂的。
这种情况下的话,就可以通过使用本文给出的三种方法进行解决,屡试不爽!
1)方法一:将requests.get().text改为requests.get().content
我们可以看到通过text()方法获取到的源码,之后进行打印输出的话,确实是会存在乱码的,如下图所示。
此时可以考虑将请求变为.content,得到的内容就是正常的了。
2)方法二:手动指定网页编码
# 手动设定响应数据的编码格式 response.encoding = response.apparent_encoding
这个方法稍微复杂一些,但是比较好理解,对于初学者来说,还是比较好接受的。
如果觉得上面的方法很难记住,或者你可以尝试直接指定gbk编码也可以进行处理,如下图所示:
上面介绍的两种方法都是针对网页进行整体编码,效果显著,接下来的第三种方法就是针对中文局部乱码部分使用通用编码方法进行处理。
3)方法三:使用通用的编码方法
img_name.encode('iso-8859-1').decode('gbk')
使用通用的编码方法,对中文出现乱码的地方进行编码设定即可。还是当前的这个例子,针对img_name进行编码设定,指定编码并进行解码,如下图所示。
如此一来,中文乱码的问题就迎刃而解了。
我是Python进阶者。本文基于粉丝提问,针对Python网络爬虫过程中的中文乱码问题,给出了3种乱码解决方法,顺利帮助粉丝解决了问题。虽然文中例举了3种方法,但是小编相信肯定还有其他的方法的,也欢迎大家在评论区谏言。
小伙伴们,快快用实践一下吧!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27