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概述
在使用 Python 或者其他的编程语言，都会多多少少遇到编码错误，处理起来非常痛苦。在 Stack Overflow 和其他的编程问答网站上，UnicodeDecodeError 和 UnicodeEncodeError 也经常被提及。本篇教程希望能帮你认识 Python 编码，并能够从容的处理编码问题。
本教程提到的编码知识并不限定在 Python，其他语言也大同小异，但我们依然会以 Python 为主，来演示和讲解编码知识。
通过该教程，你将学习到如下的知识:
- 获取有关字符编码和数字系统的概念
- 理解编码如何使用 Python 的 str 和 bytes
- 通过 int 函数了解 Python 对数字系统的支持
- 熟悉 Python 字符编码和数字系统相关的内置函数
什么是字符编码
现在的编码规则已经有好多了，最简单、最基本是的 ASCII 编码，只要是你学过计算机相关的课程，你就应该多少了解一点 ASCII 编码，他是最小也是最适合了解字符编码原理的编码规则。具体如下：
- 小写英文字符：a-z
- 大写英文字符：A-Z
- 符号: 比如 $ 和!
- 空白符：回车、换行、空格等
- 一些不可打印的字符: 比如 b 等
那么，字符编码的定义到底是什么了？它是一种将字符（如字母，标点符号，符号，空格和控制字符）转换为整数并最终转换为 bit 进行存储的方法。每个字符都可以编码为唯一的 bit 序列。如果你对 bit 的概念不了解，请不要担心，我们后面会介绍。
ASCII 码的字符被分为如下几组：
ASCII 表一共包括 128 个字符，如果你想了解整个 ASCII 表，这里有
大家在学 python 的时候肯定会遇到很多难题，以及对于新技术的追求，这里推荐一下我们的 Python 学习扣 qun：784，758，214，这里是 python 学习者聚集地
Python string 模块
string 模块是 python 里处理字符串很方便的模块，它包括了整个 ASCII 字符，让我们来看看部分 string 模块源码：
# From lib/python3.7/string.py
whitespace = '\t\n\r\v\f'
ascii_lowercase = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
ascii_uppercase = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
ascii_letters = ascii_lowercase + ascii_uppercase
digits = '0123456789'
hexdigits = digits + 'abcdef' + 'ABCDEF'
octdigits = '01234567'
punctuation = r"""!"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~"""
printable = digits + ascii_letters + punctuation + whitespace
你可以在 Python 中这样使用 string 模块：
>>> import string
>>> s = "What's wrong with ASCII?!?!?">>> s.rstrip(string.punctuation)'What's wrong with ASCII'
什么是 bit
学过计算机相关课程的同学，应该都知道，bit 是计算机内部存储单位，只有 0 和 1 两个状态 (二进制)，我们上面所说的 ASCII 表，都是一个 10 进制的数字表示一个字符，而这个 10 进制数字，最终会转换成 0 和 1，存储在计算机内部。例如 (第一列是 10 进制数字，第二列是二进制，第三列是计算机内部存储结果):
这是一种在 Python 中将 ASCII 字符串表示为位序列的方便方法。ASCII 字符串中的每个字符都被伪编码为 8 位，8 位序列之间有空格，每个字符代表一个字符：
>>> def make_bitseq(s: str) -> str:
... if not s.isascii():
... raise ValueError("ASCII only allowed")
... return "".join(f"{ord(i):08b}" for i in s)
>>> make_bitseq("bits")
'01100010 01101001 01110100 01110011'
>>> make_bitseq("CAPS")
'01000011 01000001 01010000 01010011'
>>> make_bitseq("$25.43")
'00100100 00110010 00110101 00101110 00110100 00110011'
>>> make_bitseq("~5")
'01111110 00110101'
我们也可以是用 python 的 f -string 来格式化，比如 f ”{ord(i):08b}”：
- 冒号的左侧是 ord（i），它是实际的对象，其值将被格式化并插入到输出中。使用 ord（）为单个 str 字符提供了 base-10 代码点。
- 冒号的右侧是格式说明符。08 表示宽度为 8,0 填充，b 用作在基数 2（二进制）中输出结果数的符号。
ASCII 编码不够用了
ASCII 采用的是 8bit 来存储字符 (只使用 7 位，剩下的 1 位二进制为 0)，所以，ASCII 最多存储 128 个字符，这有个简单的公式，计算存储字符的 bit 数量与存储字符总数的关系：2 的 n 次方，n 表示 bit 数量。例如：
- 1bit 存储 2 个字符
- 8bit 存储 256 个字符
- 64bit 存储 2 的 64 次方 == 18,446,744,073,709,551,616
我们可以写个简单的代码，来计算一下，指定字符数量，至少需要多少 bit 来存储：
>>> from math import ceil, log
>>> def n_bits_required(nvalues: int) -> int:
... return ceil(log(nvalues) / log(2))
>>> n_bits_required(256)
8
数字系统
在上面的 ASCII 讨论中，您看到每个字符映射到 0 到 127 范围内的整数。但在 CPython 中还有其他的数字系统，通过其他方式是表示数字。除了十进制外，python 还支持以下几个方式：
- Binary: 2 进制
- Octal: 8 进制
- Hexadecimal (hex): 16 进制
你可能要问，为什么有了十进制，还要支持这么多其他进制的数字了？这个取决你的业务场景和操作系统，在 Python 里，把 str 转换成 int，默认是 10 进制的。
>>> int('11')
11
>>> int('11', base=10) # 10 is already default
11
>>> int('11', base=2) # Binary
3
>>> int('11', base=8) # Octal
9
>>> int('11', base=16) # Hex
17
你可以在赋值时，直接告诉解释器数字的类型，不同进制标表示方法如下：
| 类型 | 前缀 | 示例 |
|---|---|---|
| n/a | n/a | 11 |
| 二进制 | 0b 或者 0B | 0b11 |
| 八进制 | 0o 或者 0O | 0o11 |
| 十六进制 | 0x 或者 0X | 0x11 |
>>> 11
11
>>> 0b11 # 二进制
3
>>> 0o11 # 八进制
9
>>> 0x11 # 16 进制
17
深入 Unicode
正如您所看到的，ASCII 的问题在于它不是一个足够大的字符集来容纳世界上的语言，方言，符号和字形。（这对于英语来说甚至都不够大。）Unicode 从根本上起到与 ASCII 相同的作用，但是 Unicode 拥有更大的存储空间，具有 1,114,112 个可能的字符，能够完全包含世界上所有的语言。事实上，ASCII 是 Unicode 的完美子集。Unicode 表中的前 128 个字符与您合理期望的 ASCII 字符完全对应。
Unicode 本身不是编码，但是有很多遵循 Unicode 编码规范编码，后面讲到的 UTF- 8 就是其中一个。
Unicode vs UTF-8
Unicode 是一种抽象编码标准，而不是编码。这就是 UTF- 8 和其他编码方案发挥作用的地方。Unicode 标准（字符到代码点的映射）从其单个字符集定义了几种不同的编码。UTF- 8 及其较少使用的表兄弟 UTF-16 和 UTF-32 是用于将 Unicode 字符表示为每个字符一个或多个字节的二进制数据的编码格式。我们稍后将讨论 UTF-16 和 UTF-32，但到目前为止，UTF- 8 占据了最大份额。
Python 3 里的编码与解码
Python 3 的 str 类型用于表示人类可读的文本，可以包含任何 Unicode 字符。
相反，字节类型表示二进制数据或原始字节序列，它们本质上没有附加编码。
编码和解码是从一个到另一个的过程：
decode 和 encode 函数，默认编码是 utf-8:
>>> "résumé".encode("utf-8")
b'r\xc3\xa9sum\xc3\xa9'
>>> "El Niño".encode("utf-8")
b'El Ni\xc3\xb1o'
>>> b"r\xc3\xa9sum\xc3\xa9".decode("utf-8")
'résumé'
>>> b"El Ni\xc3\xb1o".decode("utf-8")
'El Niño'
str.encode（）的结果是一个 bytes 对象，bytes 对象只允许 ASCII 字符。这就是为什么在调用“ElNiño”.encode（“utf-8”）时，允许 ASCII 兼容的“El”按原样表示，但带有波浪号的 n 被转义为“xc3 xb1”。这个看起来很乱的序列代表两个字节，十六进制为 0xc3 和 0xb1：
>>> "".join(f"{i:08b}"for i in (0xc3, 0xb1))'11000011 10110001'
Python3 一切字符皆 Unicode
- 默认情况下，Python 3 源代码假定为 UTF-8。这意味着您不需要# – – 编码：UTF-8 – – 位于 Python 3 中.py 文件的顶部。
- 默认情况下，所有文本（str）都是 Unicode。编码的 Unicode 文本表示为二进制数据（字节）。str 类型可以包含任何文字 Unicode 字符，例如“Δv/Δt”，所有这些字符都将存储为 Unicode。
- Unicode 字符集中的任何内容都是标识符中的犹太符号，这意味着 résumé=“〜/ Documents / resume.pdf”是有效的，虽然这看起来很花哨。
- Python 的 re 模块默认为 re.UNICODE 标志而不是 re.ASCII。这意味着，例如，r“w”匹配 Unicode 字符，而不仅仅是 ASCII 字母。
- str.encode（）和 bytes.decode（）中的默认编码是 UTF-8。
还有一个更细微的属性，即内置的 open（）的默认编码是依赖于平台的，并且取决于 locale.getpreferredencoding（）的值：
>>> # Mac OS X High Sierra
>>> import locale
>>> locale.getpreferredencoding()
'UTF-8'
>>> # Windows Server 2012; other Windows builds may use UTF-16
>>> import locale
>>> locale.getpreferredencoding()
'cp1252'
一个关键特性是 UTF- 8 是一种可变长度编码。回想一下关于 ASCII 的部分。扩展 ASCII-land 中的所有内容最多需要一个字节的空间。您可以使用以下生成器表达式快速证明这一点：
>>> all(len(chr(i).encode("ascii")) == 1 for i in range(128))
True
UTF- 8 完全不同。给定的 Unicode 字符可以占用 1 到 4 个字节。以下是占用四个字节的单个 Unicode 字符的示例：
>>> ibrow = "????"
>>> len(ibrow)
1
>>> ibrow.encode("utf-8")
b'\xf0\x9f\xa4\xa8'
>>> len(ibrow.encode("utf-8"))
4
>>> # Calling list() on a bytes object gives you
>>> # the decimal value for each byte
>>> list(b'\xf0\x9f\xa4\xa8')
[240, 159, 164, 168]
这是 len（）的一个微妙但重要的特性：
- 作为 Python str 的单个 Unicode 字符的长度始终为 1，无论它占用多少字节。
- 编码为字节的相同字符的长度将介于 1 和 4 之间。
UTF-16 和 UTF-32
我们来聊聊 UTF-16 和 UTF-32，在实际的编程实践中，它们和 UTF- 8 区别还是很重要的，下面的通过实例我们来看看具体区别：
>>> letters = "αβγδ"
>>> rawdata = letters.encode("utf-8")
>>> rawdata.decode("utf-8")
'αβγδ'
>>> rawdata.decode("utf-16") #
'뇎닎돎듎'
在这种情况下，使用 UTF- 8 编码四个希腊字母然后解码回 UTF-16 中的文本将产生一个完全不同语言（韩语）的文本 str。
此表汇总了 UTF-8，UTF-16 和 UTF-32 下的字节范围或字节数：
| 编码 | 长度 (字节) | 是否可变 |
|---|---|---|
| UTF-8 | 1~4 | 是 |
| UTF-16 | 2~4 | 是 |
| UTF-32 | 4 | 否 |
UTF 系列编码另外一个需要注意的地方是，UTF- 8 编码占用存储空间不一定比 UTF-16 少，因为他们都不是固定长度的。例如
>>> text = "記者 鄭啟源 羅智堅"
>>> len(text.encode("utf-8"))
26
>>> len(text.encode("utf-16"))
22
原因是 U + 0800 到 U + FFFF（十进制的 2048 到 65535）范围内的代码点占用了 UTF- 8 中的三个字节，而 UTF-16 中仅占用了两个字节。
正常情况下，最好不用使用 UTF-16，除非特殊要求，不然 UTF- 8 更加通用。
Python 内建函数
Python 内置了很多与编码相关的函数：
- ascii()
- bin()
- bytes()
- chr()
- hex()
- int()
- oct()
- ord()
- str()
可以分成以下几组:
- ascii()，bin()，hex() 和 oct(), 第一个是 ascii()，它生成一个仅对象的 ASCII 表示，其中非 ASCII 字符被转义。其余三个分别给出整数的二进制，十六进制和八进制表示。
- bytes()，str() 和 int() 是各自类型，bytes，str 和 int 的类构造函数。它们各自提供了将输入强制转换为所需类型的方法。例如，如前所述，虽然 int(11.0) 可能更常见，但您可能也会看到 int(‘11’，base = 16)。
- ord() 和 chr()，ord() 将 str 字符转换为 10 进制，而 chr() 执行相反的操作。
Python 中的其他编码
目前，我们讲了 4 中编码：
- ASCII
- UTF-8
- UTF-16
- UTF-32
还有其他很多编码，比如 Latin-1(也称作 ISO-8859-1)，这是 HTTP 默认的编码，然而 windows 是 Latin- 1 变体，称作 cp1252。
完整的已接受编码列表隐藏在编解码器模块的文档中，该模块是 Python 标准库的一部分。
还有一个有用的公认编码需要注意，即“unicode-escape”。如果您有一个已解码的 str 并希望快速获得其转义的 Unicode 文字的表示，那么您可以在.encode（）中指定此编码：
>>> alef = chr(1575) # Or "\u0627"
>>> alef_hamza = chr(1571) # Or "\u0623"
>>> alef, alef_hamza
('ا', 'أ')
>>> alef.encode("unicode-escape")
b'\\u0627'
>>> alef_hamza.encode("unicode-escape")
b'\\u0623'
注意外部数据编码
虽然 Python 代码默认使用了 UTF- 8 作为编码，但并不意味着外部输入的数据也是 UTF- 8 编码的，如果这些外部的数据没有指定编码，那么在处理他们是，你就要格外小心了。比如你调用 API 获取数据，正常是用 UTF- 8 去解码，没有问题，但如果突然 API 给你返回这样的数据:
>>> data = b"\xbc cup of flour"
>>> data.decode("utf-8")
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xbc in position 0: invalid start byte
这地方抛出了 UnicodeDecodeError 错误，仔细检查，发现其实数据的编码是 Latin-1。
>>> data.decode("latin-1")
'¼ cup of flour'
如果你对字符串的编码不确定，可以使用 chardet 库来检查字符串编码。
总结
在本文中你已经了解了编码的详细原理，相信你在以后的编程过程中，再遇到编码错误，相信你能比较从容的解决了。