python一直对中文支持的不好,最近老遇到编码问题,而且几乎没有通用的方案来解决这个问题,但是对常见的方法都试过之后,发现还是可以解决的,下面总结了常用的支持中文的编码问题(这些方法中可能其中一个就能解决问题,也可能是多个组合)。
(1)、首先,要保证文件的开头要加上编码设置来说明文件的编码
#encoding=utf-8
(2)、然后,在连接数据的连接参数里加上字符集说明查询出的结果的编码,这个不加的后果可能是查询出的汉字字符都是问号
conn=pymssql.connect(server='.',user='', password='',database='MyTest',charset='utf8')
(3)、设置python系统的默认编码(对于文件来说,这招几乎屡试不爽,呵呵~~)
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
注意:上述编码是“utf8”,而不是“utf-8”,我也没弄明白,大部分情况下,这个无所谓的,但是这里我试了必须要是“utf8”
一个简单的完整的python连接mssqlserver的例子如下(得安装pymssql包):
#encoding:utf8
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
import pymssql
try:
conn=pymssql.connect(server='.',user='', password='',database='MyTest',charset='utf8')
sql="select * from UserInfo"
cur=conn.cursor()
cur.execute(sql)
data=cur.fetchall()
conn.close()
print data
except Exception,e:
print e
运行结果如下:
[(u'20093501', u'\xb9\xf9\xbe\xb8', u'\u7537 ', 35, u'\xb4\xf3\xcf\xc0'),
(u'20093502', u'\xbb\xc6\xc8\xd8', u'\u5973 ', 34, u'\xc3\xc0\xc5\xae'),
(u'20093503', u'\xc1\xee\xba\xfc\xb3\xe5', u'\u7537 ', 25, u'2B\xc7\xe0\xc4\xea'),
(u'20093504', u'\xc8\xce\xd3\xaf\xd3\xaf', u'\u5973 ', 24, u'\xc6\xaf\xc1\xc1')]
[Finished in 0.2s]
虽然摆脱了问号和乱码的困扰,但这仍不是我们想要的结果,但这个确实是正确的,因为结果是utf8编码。这个现象确实诡异,请教了许多高手,得知,最好的结果就是逐个字段查询,才能显示中文,整个查询的话,会以utf8的格式显示出来。
上述代码中第14行data是整个查询的结果,如果指定某个具体的字段,如print data[0][2](表示取查询结果的第一行第三列的字段的值),则会输出中文。
其实不仅仅是mssqlserver数据库,mysql(需下载MySQLdb包)、sqllite(python自带的文件数据库)、mongodb(需下载PyMongo包)等或者是普通文本文件也是类似的解决方案。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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