今日、同僚の不可解な UnicodeDecodeError の調査を手伝っていたときに、Python の文字列フォーマットに小さなトラップがあることを発見しました。ここに記録します。元のコードは複雑すぎて、問題に関係のないものが多すぎたので、ipython での簡単なテストを通じて問題を再現しました。プロセスは次のとおりです:
In [4]: a = '你好世界' In [5]: print 'Say this: %s' % a Say this: 你好世界 In [6]: print 'Say this: %s and say that: %s' % (a, 'hello world') Say this: 你好世界 and say that: hello world In [7]: print 'Say this: %s and say that: %s' % (a, u'hello world') --------------------------------------------------------------------------- UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last) /home/jerry/ in () UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xe4 in position 10: ordinal not in range(128) In [8]: a Out[8]: '\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd\xe4\xb8\x96\xe7\x95\x8c'
In [7] の後に奇妙な UnicodeDecodeError が表示されたことがありますか?前の文との唯一の違いは、「hello world」が str オブジェクトではなく unicode オブジェクトになることです。しかし問題は、「hello world」は ASCII 以外の文字を含まない単純な英語の文字列であるということです。これをデコードできないのはなぜでしょうか。例外に添付されたメッセージをよく見てください。これは明らかに「hello world」ではないので、[8] で出力された中国語の文を疑うしかありません。それはともかく、最初のものは 0xe4 です。
Python は文字列をフォーマットするときに を Unicode オブジェクトにデコードしようとし、デコードするときに実際の UTF-8 エンコードではなくデフォルトの ASCII エンコードが使用されるようです。どうしたの? ?実験を続けましょう:
In [9]: 'Say this: %s' % 'hello' Out[9]: 'Say this: hello' In [10]: 'Say this: %s' % u'hello' Out[10]: u'Say this: hello'
よく見てください、In [9] の 'hello' は通常の文字列であり、結果も文字列 (str オブジェクト) ですが、In [10] の 'hello' は unicode オブジェクトになります。フォーマットされた結果も Unicode になります (結果の先頭にある u に注意してください)。
真実は次のとおりです: Python には文字列をフォーマットするときにいくつかの隠されたトリックがあります。%s に対応するパラメーターに Unicode がある場合、最終結果も Unicode になります。この場合、%s パラメータ内のテンプレート文字列とすべての str は Unicode にデコードされますが、このデコードは暗黙的であり、Python が使用できる文字セットはデフォルトの ASCII のみを使用できます。その中に非 ASCII エンコード文字列が含まれている場合は、それで終わりです...
Python ドキュメントの内容を見てください:
If format is a Unicode object, or if any of the objects being converted using the %s conversion are Unicode objects, the result will also be a Unicode object.
コード内に str と unicode が混在している場合、この種の問題が簡単に発生する可能性があります。私の同僚のコードでは、中国語の文字列はユーザーによって入力され、正しくエンコードされています。これは UTF-8 でエンコードされた str オブジェクトですが、その内容はすべて ASCII コードですが、そのソースは次のとおりです。 sqlite3 データベース クエリと sqlite API によって返される文字列はすべて Unicode オブジェクトであるため、このような奇妙な結果が生じます。
Python 2 の str と unicode は本当に不正行為であり、私はそれらによって何度か被害を受けました。 Python 3 はこの点で大幅な改善を行っており、完全に普及することを期待しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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