1. Python での XML ファイルのエンコーディングの問題
1. Python で使用される xml.etree.ElementTree
ライブラリは、標準の UTF-8 形式エンコーディングの解析と生成のみをサポートします
2. GBK
や GB2312
などの一般的な中国語でエンコードされた XML ファイルは、XML が古いシステムで中国語の文字を記録できるようにするために使用されます
3 . XML ファイルの先頭にヘッダーがあります。ヘッダーは、プログラムが XML を処理するときに使用するエンコーディングを指定します。
- バイナリ モードを使用して XML ファイルを読み取り、ファイルをバイナリ ストリームに変換します。
#.encode()# を使用します。 ## バイナリ ストリームを元のファイルのエンコード形式に変換するメソッド 文字列
2 に解析されます。識別ヘッダーを処理します: .replace()## を使用します。 # 文字列 #Part
内の
encoding="xxx"## を置き換えるメソッドです。3. エンコードと保存: 新しいエンコード形式を使用して文字列を保存します。
3. で発生した問題実際のプロセス
- GB2312 UTF: 問題ありません。上記のロジックに従って直接処理できます
- ##GBK UTF8
- GBK --> UTF8: 問題ありません。上記のロジックに従って直接処理できます
-
UTF8 --> GBK: .encode() はエラーを報告します。変換できない文字を無視するには、error="ignore" パラメータを使用します。
ここでの原則は次のとおりです: GBK エンコードは UTF-8 エンコードと互換性があるため、変換できないコンテンツは GBK
##GBK GB2312 を使用して直接表示できます。問題ありません。
- 4. 最後に使用したコード
# 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')
注:
- 例: GBK を gbk として記述することはできません、utf-8 を UTF8 として記述することはできません。このコードはテストのみです。上記の GBK、GB2312、UTF-8、および一般的に使用される中国語と英語に基づいています。他のエンコード形式は、正常に変換されるかどうかは保証されません
以上がPython で XML ファイルのエンコーディングを変換する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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