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
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12