この記事では主に、Python での文字列操作と Unicode のエンコードに関する知識を紹介します。必要な方は、一緒に学びに来てください。
文字列型
str
: Unicode文字列。 '' または r'' を使用して構築された文字列はすべて str であり、一重引用符は二重引用符または三重引用符に置き換えることができます。どのように指定しても、Python の内部に保存される場合には違いはありません。 str
:Unicode字符串。采用''或者r''构造的字符串均为str,单引号可以用双引号或者三引号来代替。无论用哪种方式进行制定,在Python内部存储时没有区别。
bytes
:二进制字符串。由于jpg等其他格式的文件不能用str进行显示,所以才用bytes来表示,bytes的每个字节为一个0-255的数字。如果打印的时候,Python会把能够用ASCII表示的部分显示为ASCII,这样方便阅读。bytes几乎支持除了格式化以外的所有str的方法,甚至包括了re模块
bytearray()
:二进制可原地变动的字符串。
utf-8编码范围
范围 | 字节数 | 存储格式 |
0x0000~0x007F (0 ~ 127) | 1字节 | 0xxxxxxx |
0x0080~0x07FF(128 ~ 2047) | 2字节 | 110xxxxx 10xxxxxx |
0x0800~FFFF(2048 ~ 65535) | 3字节 | 1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx |
0x10000~1FFFFFF(65536 ~ 2097152) | 4字节 | 11110xxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx |
0x2000000~0x3FFFFFF | 5字节 | 111110xx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx |
0x4000000~0x7FFFFFFF) | 6字节 | 1111110x 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx |
字节顺序标记BOM
BOM是byte order marker的缩写,
指定编码写入时的规则
Python在使用'utf-8'编码写入文件时不会写入BOM头,但是如果指定编码'utf-8-sig'则会迫使Python写入一个BOM头。
使用'utf-16-be'不会写入一个BOM头,但是采用'utf-16'则会写入一个BOM头。
>>> open('h.txt','w',encoding='utf-8-sig').write('aaa') 3 >>> open('h.txt','rb').read() b'\xef\xbb\xbfaaa' >>> open('h.txt','w',encoding='utf-16').write('bbb') 3 >>> open('h.txt','rb').read() b'\xff\xfeb\x00b\x00b\x00' >>> open('hh.txt','w',encoding='utf-16-be').write('ccc') 3 >>> open('hh.txt','rb').read() b'\x00c\x00c\x00c' >>> open('h.txt','w',encoding='utf-8').write('ddd') 3 >>> open('h.txt','rb').read() b'ddd'
读取时的规则
如果指定了正确的编码,那么BOM会忽略,否则BOM会显示为乱码或者返回异常。
>>> open('h.txt','r').read() '锘縟dd' >>> open('h.txt','r',encoding='utf-8-sig').read() 'ddd'
编码与解码
chr和ord
>>> ord('中') #20013 >>> chr(20013) #'中'
把Unicode硬编码进字符串中。
'xhh':用2位十六进制来表示一个字符
'uhhhh':用4位十六进制来表示一个字符:
'Uhhhhhhhh':用8位十六进制来表示一个字符
>>> s = 'pyx74hu4e2don' #'pyth中on'
str和bytes, bytearray进行转换
str.encode(encoding='utf-8')<br>
bytes(s,encoding='utf-8')<br>
bytes.decode(encoding='utf-8')<br>
str(B, encoding='utf-8')
bytearray(string, encoding='utf-8')
bytearray(bytes)
文档编码声明
Python默认使用utf-8编码。
# -*- coding: latin-1 -*-
bytes
: バイナリ文字列。 jpg などの他の形式のファイルは str を使用して表示できないため、バイトの各バイトは 0 ~ 255 の数値で表されます。印刷する際、PythonはASCIIで表現できる部分をASCIIで表示してくれるので読みやすくなります。 bytes は、書式設定を除くほぼすべての str メソッドをサポートします。これには、再モジュール bytearray()
: を含め、その場で変更できるバイナリ文字列も含まれます。
範囲 | バイト数 | 保存形式 |
0x0000~0x007F (0 ~ 127) | 1バイト | 0xxxxxxx td > |
0x0080~0x07FF(128 ~ 2047) | 2 バイト | 110xxxxx 10xxxxxx |
0x0800~FFFF(2048 ~ 65535) | 3 バイト | 1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx |
0x10000~1FFFFFF(65536 ~ 2097152) | 4 バイト | 11110xxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx |
0x2000000~0x3FFFFFF | 5 ワード セクション | 111110xx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx |
0x4000000~0x7FFFFFFF) | 6 バイト | 1111110x 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx |
バイトオーダーマークBOM
BOMはバイトオーダーマーカーの略称で、
sys.platform #'win32' sys.getdefaultencoding() # 'utf-8' sys.byteorder #'little' s.isalnum() #s表示字符串 s.isalpha() s.isdecimal s.isdigit() s.isnumeric() s.isprintable() s.isspace() s.isidentifier() #如果字符串可以用作变量名,那么返回True s.islower() s.isupper() s.istitle()🎜🎜🎜🎜読み込み時のルール🎜🎜🎜正しいエンコーディングが指定されている場合はBOMは無視され、そうでない場合はBOMが文字化けして表示されるか、例外が返されます。 🎜🎜🎜rrreee🎜🎜🎜🎜エンコードとデコード🎜🎜🎜
- 🎜chr と ord🎜
- 🎜Unicode を文字列にハードコードします。 🎜
>>> s = 'pyx74hu4e2don' #'pyth中上'
🎜🎜🎜strとバイト、変換用のbytearray🎜🎜🎜🎜str。 encode(encoding='utf-8')🎜
🎜🎜bytes(s,encoding='utf-8')🎜
🎜🎜 bytes.decode(encoding='utf -8')🎜
🎜🎜str(B, エンコーディング='utf-8')
🎜🎜🎜bytearray(string, エンコーディング='utf-8') code>🎜🎜🎜<code>bytearray(bytes)
🎜🎜🎜ドキュメントエンコーディングステートメント🎜🎜🎜🎜Pythonはデフォルトでutf-8エンコーディングを使用します。 🎜🎜🎜# -*-coding: latin-1 -*-
: ドキュメントが latin-1 エンコーディングであると宣言されていることを示します。 🎜🎜🎜ヘルプ機能🎜🎜🎜🎜🎜rrreee🎜🎜🎜🎜🎜🎜Pythonでの文字列操作とUnicodeのエンコードに関する詳細な記事については、PHP中国語Webサイトに注目してください。 🎜🎜🎜🎜
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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