


Wie behebe ich einen „UnicodeDecodeError' beim Lesen von Textdateien in Python?
Behebung von „UnicodeDecodeError“ und Codierungskonvertierung
Beim Versuch, in einer Textdatei gespeicherte Daten zu manipulieren, ist der folgende Fehler aufgetreten:
Traceback (most recent call last): File "SCRIPT LOCATION", line NUMBER, in <module> text = file.read() File "C:\Python31\lib\encodings\cp1252.py", line 23, in decode return codecs.charmap_decode(input,self.errors,decoding_table)[0] UnicodeDecodeError: 'charmap' codec can't decode byte 0x90 in position 2907500: character maps to `<undefined>` </undefined></module>
Dieser Fehler ist auf eine Diskrepanz zwischen der angenommenen Kodierung (CP1252) und der tatsächlichen Kodierung der Datei zurückzuführen. Um dieses Problem zu lösen, müssen wir die richtige Kodierung identifizieren und beim Öffnen der Datei explizit angeben.
Identifizieren der Dateikodierung
Wie in der Frage angegeben, bestimmend Die Kodierung der Datei ist entscheidend. Leider muss dies manuell erfolgen. Zu den gängigen Kodierungen gehören Latin-1 und UTF-8. Da 0x90 jedoch kein gültiges Zeichen in Latin-1 ist, ist UTF-8 ein guter Kandidat.
Angabe der Kodierung
Sobald Sie die Kodierung festgelegt haben , Sie können es beim Öffnen der Datei mit dem Kodierungsparameter angeben:
file = open(filename, encoding="utf8")
Durch die Bereitstellung der richtigen Kodierung kann Python ordnungsgemäß funktionieren Dekodieren Sie die Textdatei und ermöglichen Sie Ihnen, ihren Inhalt zu bearbeiten, ohne auf die Ausnahme „UnicodeDecodeError“ zu stoßen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie behebe ich einen „UnicodeDecodeError' beim Lesen von Textdateien in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SecLists
SecLists ist der ultimative Begleiter für Sicherheitstester. Dabei handelt es sich um eine Sammlung verschiedener Arten von Listen, die häufig bei Sicherheitsbewertungen verwendet werden, an einem Ort. SecLists trägt dazu bei, Sicherheitstests effizienter und produktiver zu gestalten, indem es bequem alle Listen bereitstellt, die ein Sicherheitstester benötigen könnte. Zu den Listentypen gehören Benutzernamen, Passwörter, URLs, Fuzzing-Payloads, Muster für vertrauliche Daten, Web-Shells und mehr. Der Tester kann dieses Repository einfach auf einen neuen Testcomputer übertragen und hat dann Zugriff auf alle Arten von Listen, die er benötigt.

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse
Integrieren Sie Eclipse mit dem SAP NetWeaver-Anwendungsserver.

SublimeText3 Linux neue Version
SublimeText3 Linux neueste Version

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)
