Python 中 Unicode 的正确用法

0x070x08 分别介绍了 Python 中的字符串类型(str)和字节类型(byte),以及 Python 编码中最常见也是最顽固的两个错误:

UnicodeEncodeError: ‘ascii’ codec can’t encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128)

UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode bytes in position 0-1: invalid continuation byte

这一期就从这两个错误入手,分析 Python 中 Unicode 的正确用法。这篇短文并不能保证你可以永远杜绝上面两个错误,但是希望在下次遇到这个错误的时候知道错在哪里、应该从哪里入手。

编码与解码

上面的两个错误分别是 UnicodeEncodeErrorUnicodeDecodeError,也就是说分别在 Unicode 编码(Encode)和解码(Decode)过程中出现了错误,那么编码和解码究竟分别意味着什么?根据维基百科字符编码的定义:

字符编码(英语:Character encoding)、字集码是把字符集中的字符编码为指定集合中某一对象(例如:比特模式、自然数序列、8位组或者电脉冲),以便文本在计算机中存储和通过通信网络的传递。

简单来说就是把人类通用的语言符号翻译成计算机通用的对象,而反向的翻译过程自然就是解码了。Python 中的字符串类型代表人类通用的语言符号,因此字符串类型有encode()方法;而字节类型代表计算机通用的对象(二进制数据),因此字节类型有decode()方法。

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既然说编码和解码都是翻译的过程,那么就需要一本字典将人类和计算机的语言一一对应起来,这本字典的名字叫做字符集,从最早的 ASCII 到现在最通用的 Unicode,它们的本质是一样的,只是两本字典的厚度不同而已。ASCII 只包含了26个基本拉丁字母、阿拉伯数目字和英式标点符号一共128个字符,因此只需要(不占满)一个字节就可以存储,而 Unicode 则涵盖的数据除了视觉上的字形、编码方法、标准的字符编码外,还包含了字符特性,如大小写字母,共可包含 1.1M 个字符,而到现在只填充了其中的 110K 个位置。

字符集中字符所存储的位置(或者说对应的计算机通用的数字)称之为码位(code point),例如在 ASCII 中字符 '$' 的码位就是:

ASCII 只需要一个字节就能存下所有码位,而 Unicode 则需要几个字节才能容纳,但是对于具体采用什么样的方案来实现 Unicode 的这种映射关系,也有很多不同的方案(或规则),例如最常见(也是 Python 中默认的)UTF-8,还有 UTF-16、UTF-32 等,对于它们规则上的不同这里就不深入展开了。当然,在 ASCII 与 Unicode 之间还有很多其他的字符集与编码方案,例如中文编码的 GB2312、繁体字的 Big5 等等,这并不影响我们对编码与解码过程的理解。

Unicode*Error

明白了字符串与字节,编码与解码之后,让我们手动制造上面两个 Unicode*Error 试试,首先是编码错误:

由于 UTF-8 对 ASCII 的兼容性,"$" 可以用 ASCII 进行编码;而 "雨" 则无法用 ASCII 进行编码,因为它已经超出了 ASCII 字符集的 128 个字符,所以引发了 UnicodeEncodeError;而 "雨" 在 GB2312 中的码位是 b'\xd3\xea',与 UTF-8 不同,但是仍然可以正确编码。因此如果出现了 UnicodeEncodeError 说明你用错了字典,要翻译的字符没办法正确翻译成码位!

再来看解码错误:

一般后续出现的字符集都是对 ASCII 兼容的,可以认为 ASCII 是他们的一个子集,因此可以用 ASCII 进行解码(编码)的,一般也可以用其它方法;对于不是不存在子集关系的编码,强行解码有可能会导致错误或乱码!

实践中的策略

清楚了上面介绍的所有原理之后,在时间操作中应该怎样规避错误或乱码呢?

  1. 记清楚编码与解码的方向;
  2. 在 Python 中的操作尽量采用 UTF-8,输入或输出的时候再根据需求确定是否需要编码成二进制:

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参考

  1. Pragmatic Unicode
  2. 字符编码笔记:ASCII,Unicode和UTF-8

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