検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルPython Unicode 文字列フォーマットの落とし穴

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。


声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
Python vs. C:曲線と使いやすさの学習Python vs. C:曲線と使いやすさの学習Apr 19, 2025 am 12:20 AM

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 vs. C:メモリ管理とコントロールPython vs. C:メモリ管理とコントロールApr 19, 2025 am 12:17 AM

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のためのPython:詳細な外観科学コンピューティングのためのPython:詳細な外観Apr 19, 2025 am 12:15 AM

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とC:適切なツールを見つけるPythonとC:適切なツールを見つけるApr 19, 2025 am 12:04 AM

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。

データサイエンスと機械学習のためのPythonデータサイエンスと機械学習のためのPythonApr 19, 2025 am 12:02 AM

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の学習:2時間の毎日の研究で十分ですか?Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

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開発用のPython:主要なアプリケーションWeb開発用のPython:主要なアプリケーションApr 18, 2025 am 12:20 AM

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 vs. C:パフォーマンスと効率の探索Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索Apr 18, 2025 am 12:20 AM

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。

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

SublimeText3 英語版

SublimeText3 英語版

推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

強力な PHP 統合開発環境

PhpStorm Mac バージョン

PhpStorm Mac バージョン

最新(2018.2.1)のプロフェッショナル向けPHP統合開発ツール