1. Codierungsprobleme von XML-Dateien in Python
1 Die von Python verwendete Bibliothek xml.etree.ElementTree
unterstützt nur das Parsen und Generieren des Standard-UTF-8-Formats Kodierung xml.etree.ElementTree
库只支持解析和生成标准的UTF-8格式的编码
2.常见GBK
或GB2312
等中文编码的 XML 文件,用以在老旧系统中保证 XML 对中文字符的记录能力
3.XML 文件开头有标识头,标识头指定了程序处理 XML 时应该使用的编码
4.要修改编码,不仅要修改文件整体的编码,还要将标识头中 encoding 部分的值修改
2. 处理 Python XML 文件的思路
1.读取&解码:
使用二进制模式读取 XML 文件,将文件变为二进制流
将二进制流使用
.encode()
方法,使用原文件的编码格式进行解析为字符串
2.处理标识头:使用.replace()
方法,替换字符串中的encoding="xxx"
GBK
oder GB2312
werden verwendet, um sicherzustellen, dass XML mit chinesischen Zeichen in alten Systemen übereinstimmt 3. Am Anfang der XML-Datei steht ein Header. Der Header gibt die Kodierung an, die das Programm bei der Verarbeitung von XML verwenden soll.

- 4. Zum Ändern die Kodierung, nicht nur Um die Kodierung der gesamten Datei zu ändern, müssen Sie auch den Wert des Kodierungsteils im Header ändern 2 Ideen für die Verarbeitung von Python-XML-Dateien #🎜🎜 #1. Lesen und Dekodieren: # 🎜🎜#
- Verwenden Sie den Binärmodus, um die XML-Datei zu lesen und die Datei in einen Binärstream umzuwandeln
- Verwenden Sie den Binärstrom, um die Methode code>.encode() zu verwenden, um sie in eine Zeichenfolge zu analysieren 🎜#2. Verarbeiten Sie den Header: Verwenden Sie die Methode
replace()
, ersetzen Sie den Teilencoding="xxx"
in der Zeichenfolge 3. Kodierung und Speicherung: Verwenden Sie das neue Kodierungsformat für die Zeichenfolge. Speichern - 3 Im tatsächlichen Prozess aufgetretene Probleme
- GB2312 UTF: Kein Problem, Sie können der obigen logischen Verarbeitung direkt folgen
GBK -- > Kein Problem, Sie können es direkt nach der obigen Logik handhaben
- #🎜🎜 #
UTF8 --> GBK: .encode() meldet einen Fehler, also fügen Sie den Parameter error="ignore" hinzu und ignorieren Sie Zeichen, die nicht konvertiert werden können kompatibel mit UTF-8-Kodierung, sodass Inhalte, die nicht konvertiert werden können, direkt mit GBK# 🎜🎜#
- GBK angezeigt werden können
- 4. Letzter Verwendungscode
# filepath -- 原文件路径 # savefilepath -- 转换后文件存储路径(默认 = 原文件路径) # oldencoding -- 原文件的编码格式 # newencoding -- 转换后文件的编码格式 def convert_xml_encoding(filepath, savefilepath=filepath, oldencoding, newencoding): # Read the XML file with open(filepath, 'rb') as file: content = file.read() # Decode the content from old encoding # 出现错误时忽略 errors='ignore' decoded_content = content.decode(oldencoding, errors='ignore') # decoded_content = content.decode('GBK') # Update the encoding in the XML header updated_content = decoded_content.replace('encoding="{}"'.format(oldencoding), 'encoding="{}"'.format(newencoding)) # Encode the content to new encoding # 出现错误时忽略 errors='ignore' encoded_content = updated_content.encode(newencoding,errors='ignore') # Write the updated content to the file with open(savefilepath, 'wb') as file: file.write(encoded_content) # Result output print(f"XML file '{os.path.basename(filepath)}'({oldencoding}) --> '{os.path.basename(savefilepath)}'({newencoding})") # ---------------------- 使用示例 --------------------- # GBK --> utf-8 convert_xml_encoding(filepath, savefilepath2, 'GBK', 'utf-8') # utf-8 --> gb2312 convert_xml_encoding(filepath, savefilepath2, 'utf-8', 'gb2312') # GBK --> gb2312 convert_xml_encoding(filepath, savefilepath2, 'GBK', 'gb2312')
Hinweise:
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo konvertieren Sie die Kodierung von XML-Dateien in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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