python解码函数,python编码和解码

python基础——编码、bytes与str转换及格式化

对于单个字符的编码，Python提供了ord()函数获取字符的整数表示，chr()函数把编码转换为对应的字符：

最常用的编码是UTF-8，如果没有特殊业务要求，请牢记仅使用UTF-8编码。

在爬虫中会经常遇见，需要用encode和decode来进行互相转码

str转bytes

注意，含有中文字符的str不能用acsii格式转码

bytes转str

** 程序中经常会遇到个别字符转码不成功而报错，因此在decode方法中需要这个参数errors='ignore'忽略错误的字节

注意格式化的数据格式

Python网络请求和解析json数据

Python 的 json 模块提供了两个函数 json.dumps() 和 json.loads() 来编码和解码JSON数据。

如果要处理的是文件而不是字符串，可以使用 json.dump() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据。例如：

python json快速解析命令

json.dumps 用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。

json.loads 用于解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。

demjson.encode() 函数用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。

demjson.decode() 函数解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。

1、以下实例将数组编码为 JSON 格式数据：

#!/usr/bin/python

import json

data = [ { 'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4, 'e' : 5 } ]

json = json.dumps(data)

print json

2、以下实例展示了Python 如何解码 JSON 对象：

#!/usr/bin/python

import json

jsonData = '{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}';

text = json.loads(jsonData)

print text

Python 中 base64 编码与解码

base64 是经常使用的一种加密方式，在 Python 中有专门的库支持。

本文主要介绍在 Python2 和 Python3 中的使用区别：

在 Python2 环境：

在 Python3 环境：

Python3 中有一些区别，因为 Python3 中字符都是 unicode 编码，而 b64encode 函数的参数为 byte 类型，所以必须先转码。

以上就是本文的全部内容，如果觉得有用的话欢迎 点赞 和 转发 ，多谢。

推荐阅读：

【Python】浅谈python中的json

一 前言  

   最近一直在做开发相关的工作--基于Django的web 平台，其中需要从model层传输数据到view 层做数据展示或者做业务逻辑处理。我们采用通用的Json格式--Json(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和程序解析。

二 认识Json

   2.1 Json 结构

   常见的Json格式为 “名称/值”对的集合,其中 值可以是对象，列表，字典，字符串等等。比如

backup_data = {"back_to_host": "dbbk0",

"ip_address": "10.10.20.3",

"host_name": "rac4",

"port": 3306}

  2.2 使用Json

  Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是 编码和解码。这两个过程涉及到两组不同的函数

  编码 把一个Python对象编码转换成Json字符串，json.dumps(data)/json.dump(data,file_handler)

  解码 把Json格式字符串解码转换成Python对象，json.loads(data)/json.load(file_handler)

  在python中要使用Json模块做相关操作，必须先导入:

import Json

  2.3 主要函数

  编码函数主要有 json.dumps(data)/json.dump(data,file_handler)

   json.dumps()的参数是将python对象转换为字符串，如使用json.dumps序列化的对象json_dumps=json.dumps({'a':1, 'b':2}) ，json_dumps='{"b": 2, "a": 1}'

   json.dump 是将内置类型序列化为json对象后写入文件。

 解码函数主要由json.loads(data)/json.load(file_handler)  

    json.loads的参数是内存对象，把Json格式字符串解码转换成Python对象,json_loads=json.loads(d_json)  #{ b": 2, "a": 1}，使用load重新反序列化为dict

    json.load()的参数针对文件句柄，比如本地有一个文件/tmp/test.json  json_load=json.load(open('/tmp/test.json'))

具体案例参考如下:

In [3]: data={"back_to_host": "rac1",

...: "ip_address": "10.215.20.3",

...: "host_name": "rac3",

...: "port": 3306}

In [7]: json_str=json.dumps(data)

In [8]: print json_str

{"ip_address": "10.215.20.3", "back_to_host": "rac1", "host_name": "rac3", "port": 3306}

In [9]: json_loads=json.load(json_str)

---------------------------------------------------------------------------

AttributeError Traceback (most recent call last)

ipython-input-9-180506f16431 in module()

---- 1 json_loads=json.load(json_str)

/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/json/__init__.pyc in load(fp, encoding, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw)

284

285 ""

注意 从上面的报错信息来看 json.loads 传参是字符串类型，并不是文件句柄，没有 read()属性。

In [10]: json_loads=json.loads(json_str)

In [11]: print json_loads

{u'back_to_host': u'rac1', u'ip_address': u'10.215.20.3', u'host_name': u'rac3', u'port': 3306}

In [12]: type(json_loads)

Out[12]: dict

In [13]: type(json_str)

Out[13]: str

利用dump 将数据写入 dump.json

In [17]: with open('/tmp/dump.json','w') as f:

...: json.dump(json_str,f)

...:

yangyiDBA:~ yangyi$ cat /tmp/dump.json

"{\"ip_address\": \"10.10.20.3\", \"back_to_host\": \"rac1\", \"host_name\": \"rac3\", \"port\": 3306}"

yangyiDBA:~ yangyi$

利用json.load 将dump.sjon的数据读出来并赋值给 data 

In [18]: with open('/tmp/dump.json','r') as f:

...: data=json.load(f)

...:

In [19]: print data

{"ip_address": "10.10.20.3", "back_to_host": "rac1", "host_name": "rac3", "port": 3306}

三 小结

  本文算是一篇学习笔记，主要对比了json.loads/json.load  , json.dumps/ json.dump 的使用差异 ，方便以后更好的使用json 。

以上为本次分享内容，感谢观看。

Python基本编码格式

1、一般来说，声明编码格式在脚本中是必需的。2、如果Python源码文件没有声明编码格式，Python解释器会默认使用ASCII编码。但出现非ASCII编码的字符，Python解释器就会报错。

1、Python 采用代码缩进和冒号（ : ）来区分代码块之间的层次。2、在 Python 中，对于类定义、函数定义、流程控制语句、异常处理语句等，行尾的冒号和下一行的缩进，表示下一个代码块的开始，而缩进的结束则表示此代码块的结束。3、Python 中实现对代码的缩进，可以使用空格或者 Tab 键实现。但无论是手动敲空格，还是使用 Tab 键，通常情况下都是采用 4 个空格长度作为一个缩进量（默认情况下，一个 Tab 键就表示 4 个空格）。4、对于 Python 缩进规则，初学者可以这样理解，Python 要求属于同一作用域中的各行代码，它们的缩进量必须一致，但具体缩进量为多少，并不做硬性规定。

正确示例代码:

错误示例代码:

Python中使用 # 进行注释，我们在使用# 的时候，# 号后面要空一格在行内注释的时候，中间应该至少加两个空格

print("你好，世界") # 注释

** 使用的一般性原则：**

1、在二元运算符两边各空一格，算术操作符两边的空格可灵活使用，但两侧务必要保持一致2、不要在逗号、分号、冒号前面加空格，但应该在它们后面加（除非在行尾）3、函数的参数列表中，逗号之后要有空格4、函数的参数列表中，默认值等号两边不要添加空格5、左括号之后，右括号之前不要加添加空格6、参数列表， 索引或切片的左括号前不应加空格

使用的一般性原则：

1、编码格式声明、模块导入、常量和全局变量声明、顶级定义和执行代码之间空两行2、顶级定义之间空两行，方法定义之间空一行3、在函数或方法内部，可以在必要的地方空一行以增强节奏感，但应避免连续空行

1、导入总应该放在文件顶部，位于模块注释和文档字符串之后，模块全局变量和常量之前。

2、导入应该按照从最通用到最不通用的顺序分组，分组之间空一行：

3、每个 import 语句只导入一个模块，尽量避免一次导入多个模块

命名规范这一块的大家应该都比较熟悉了，但是不同的编程语言之间的明明规范也是有所区别的~

Python命名建议遵循的一般性原则：

引号使用的一般性原则：

Python跟其他几个主流编程语言的分号使用区别很大Python的代码末尾不需要加分号，而Java和C#等都需要添加

不要在行尾添加分号，也不要用分号将两条命令放在同一行，例如：

Python学习日记