信息安全公益宣传，信息安全知识启蒙。
不论你是有着多年经验的 Python 老司机还是刚入门 Python 不久，你一定遇到过UnicodeEncodeError、UnicodeDecodeError 错误，每当遇到错误我们就拿着 encode、decode 函数翻来覆去的转换，有时试着试着问题就解决了，有时候怎么试都没辙，只有借用 Google 大神帮忙，但似乎很少去关心问题的本质是什么，下次遇到类似的问题重蹈覆辙，那么你有没有想过一次性彻底把 Python 字符编码给搞懂呢？
完全理解字符编码 与 Python 的渊源前，我们有必要把一些基础概念弄清楚，虽然有些概念我们每天都在接触甚至在使用它，但并不一定真正理解它。比如：字节、字符、字符集、字符码、字符编码。
字节
字节（Byte）是计算机中数据存储的基本单元，一字节等于一个8位的比特，计算机中的所有数据，不论是保存在磁盘文件上的还是网络上传输的数据（文字、图片、视频、音频文件）都是由字节组成的。
字符
你正在阅读的这篇文章就是由很多个字符（Character）构成的，字符一个信息单位，它是各种文字和符号的统称，比如一个英文字母是一个字符，一个汉字是一个字符，一个标点符号也是一个字符。
字符集
字符集（Character Set）就是某个范围内字符的集合，不同的字符集规定了字符的个数，比如 ASCII 字符集总共有128个字符，包含了英文字母、阿拉伯数字、标点符号和控制符。而 GB2312 字符集定义了7445个字符，包含了绝大部分汉字字符。
字符码
字符码（Code Point）指的是字符集中每个字符的数字编号，例如 ASCII 字符集用 0-127 连续的128个数字分别表示128个字符，例如 “A” 的字符码编号就是65。
字符编码
字符编码（Character Encoding）是将字符集中的字符码映射为字节流的一种具体实现方案，常见的字符编码有 ASCII 编码、UTF-8 编码、GBK 编码等。某种意义上来说，字符集与字符编码有种对应关系，例如 ASCII 字符集对应 有 ASCII 编码。ASCII 字符编码规定使用单字节中低位的7个比特去编码所有的字符。例如”A” 的编号是65，用单字节表示就是0×41，因此写入存储设备的时候就是b’01000001’。
编码、解码
编码的过程是将字符转换成字节流，解码的过程是将字节流解析为字符。
理解了这些基本的术语概念后，我们就可以开始讨论计算机的字符编码的演进过程了。
从 ASCII 码说起
说到字符编码，要从计算机的诞生开始讲起，计算机发明于美国，在英语世界里，常用字符非常有限，26个字母（大小写）、10个数字、标点符号、控制符，这些字符在计算机中用一个字节的存储空间来表示绰绰有余，因为一个字节相当于8个比特位，8个比特位可以表示256个符号。于是美国国家标准协会ANSI制定了一套字符编码的标准叫 ASCII(American Standard Code for Information Interchange)，每个字符都对应唯一的一个数字，比如字符 “A” 对应数字是65，”B” 对应 66，以此类推。最早 ASCII 只定义了128个字符编码，包括96个文字和32个控制符号，一共128个字符只需要一个字节的7位就能表示所有的字符，因此 ASCII 只使用了一个字节的后7位，剩下最高位1比特被用作一些通讯系统的奇偶校验。下图就是 ASCII 码字符编码的十进制、二进制和字符的对应关系表。
扩展的 ASCII：EASCII（ISO/8859-1）
然而计算机慢慢地普及到其他西欧地区时，发现还有很多西欧字符是 ASCII 字符集中没有的，显然 ASCII 已经没法满足人们的需求了，好在 ASCII 字符只用了字节的7位 0×00~0x7F 共128个字符，于是他们在 ASCII 的基础上把原来的7位扩充到8位，把0×80-0xFF这后面的128个数字利用起来，叫 EASCII ，它完全兼容ASCII，扩展出来的符号包括表格符号、计算符号、希腊字母和特殊的拉丁符号。然而 EASCII 时代是一个混乱的时代，各个厂家都有自己的想法，大家没有统一标准，他们各自把最高位按照自己的标准实现了自己的一套字符编码标准，比较著名的就有CP437， CP437 是 始祖IBM PC、MS-DOS使用的字符编码，如下图：
众多的 ASCII 扩充字符集之间互不兼容，这样导致人们无法正常交流，例如200在CP437字符集表示的字符是 ?? ，在 ISO/8859-1 字符集里面显示的就是 ╚，于是国际标准化组织（ISO）及国际电工委员会（IEC）联合制定的一系列8位字符集的标准ISO/8859-1(Latin-1)，它继承了 CP437 字符编码的128-159之间的字符，所以它是从160开始定义的，ISO-8859-1在 CP437 的基础上重新定义了 160~255之间的字符。
多字节字符编码 GBK
ASCII 字符编码是单字节编码，计算机进入中国后面临的一个问题是如何处理汉字，对于拉丁语系国家来说通过扩展最高位，单字节表示所有的字符已经绰绰有余，但是对于亚洲国家来说一个字节就显得捉襟见肘了。于是中国人自己弄了一套叫GB2312的双字节字符编码，又称GB0，1981 由中国国家标准总局发布。GB2312 编码共收录了6763个汉字，同时他还兼容 ASCII，GB 2312的出现，基本满足了汉字的计算机处理需要，它所收录的汉字已经覆盖中国大陆99.75%的使用频率，不过 GB2312 还是不能100%满足中国汉字的需求，对一些罕见的字和繁体字 GB2312 没法处理，后来就在GB2312的基础上创建了一种叫 GBK 的编码，GBK 不仅收录了27484个汉字，同时还收录了藏文、蒙文、维吾尔文等主要的少数民族文字。同样 GBK 也是兼容 ASCII 编码的，对于英文字符用1个字节来表示，汉字用两个字节来标识。
Unicode 的问世
GBK仅仅只是解决了我们自己的问题，但是计算机不止是美国人和中国人用啊，还有欧洲、亚洲其他国家的文字诸如日文、韩文全世界各地的文字加起来估计也有好几十万，这已经大大超出了ASCII 码甚至GBK 所能表示的范围了，虽然各个国家可以制定自己的编码方案，但是数据在不同国家传输就会出现各种各样的乱码问题。如果只用一种字符编码就能表示地球甚至火星上任何一个字符时，问题就迎刃而解了。是它，是它，就是它，我们的小英雄，统一联盟国际组织提出了Unicode 编码，Unicode 的学名是”Universal Multiple-Octet Coded Character Set”，简称为UCS。它为世界上每一种语言的每一个字符定义了一个唯一的字符码，Unicode 标准使用十六进制数字表示，数字前面加上前缀 U ，比如字母『A』的Unicode编码是 U 0041，汉字『中』的Unicode 编码是U 4E2D
Unicode有两种格式：UCS-2和UCS-4。UCS-2就是用两个字节编码，一共16个比特位，这样理论上最多可以表示65536个字符，不过要表示全世界所有的字符显示65536个数字还远远不过，因为光汉字就有近10万个，因此Unicode4.0规范定义了一组附加的字符编码，UCS-4就是用4个字节（实际上只用了31位，最高位必须为0）。理论上完全可以涵盖一切语言所用的符号。
Unicode 的局限
但是 Unicode 有一定的局限性，一个 Unicode 字符在网络上传输或者最终存储起来的时候，并不见得每个字符都需要两个字节，比如字符“A“，用一个字节就可以表示的字符，偏偏还要用两个字节，显然太浪费空间了。
第二问题是，一个 Unicode 字符保存到计算机里面时就是一串01数字，那么计算机怎么知道一个2字节的Unicode字符是表示一个2字节的字符呢，例如“汉”字的 Unicode 编码是 U 6C49，我可以用4个ascii数字来传输、保存这个字符；也可以用utf-8编码的3个连续的字节E6 B1 89来表示它。关键在于通信双方都要认可。因此Unicode编码有不同的实现方式，比如：UTF-8、UTF-16等等。Unicode就像英语一样，做为国与国之间交流世界通用的标准，每个国家有自己的语言，他们把标准的英文文档翻译成自己国家的文字，这是实现方式，就像utf-8。
具体实现：UTF-8
UTF-8（Unicode Transformation Format）作为 Unicode 的一种实现方式，广泛应用于互联网，它是一种变长的字符编码，可以根据具体情况用1-4个字节来表示一个字符。比如英文字符这些原本就可以用 ASCII 码表示的字符用UTF-8表示时就只需要一个字节的空间，和 ASCII 是一样的。对于多字节（n个字节）的字符，第一个字节的前n为都设为1，第n 1位设为0，后面字节的前两位都设为10。剩下的二进制位全部用该字符的unicode码填充。
以『好』为例，『好』对应的 Unicode 是597D，对应的区间是 0000 0800–0000 FFFF，因此它用 UTF-8 表示时需要用3个字节来存储，597D用二进制表示是： 0101100101111101，填充到 1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 得到 11100101 10100101 10111101，转换成16进制是 e5a5bd，因此『好』的 Unicode 码 U 597D 对应的 UTF-8 编码是 “E5A5BD”。你可以用 Python 代码来验证：
>>> a = u”好”>>> au’\u597d’>>> b = a.encode(‘utf-8′)>>> len(b)3>>> b’\xe5\xa5\xbd’
现在总算把理论说完了。再来说说 Python 中的编码问题。Python 的诞生时间比 Unicode 要早很多，Python2 的默认编码是ASCII，正因为如此，才导致很多的编码问题。
>>> import sys>>> sys.getdefaultencoding()’ascii’
所以在 Python2 中，源代码文件必须显示地指定编码类型，否则但凡代码中出现有中文就会报语法错误。
# coding=utf-8或者是：# -*- coding: utf-8 -*-Python2 字符类型
在 python2 中和字符串相关的数据类型有 str 和 unicode 两种类型，它们继承自 basestring，而 str 类型的字符串的编码格式可以是 ascii、utf-8、gbk等任何一种类型。
对于汉字『好』，用 str 表示时，它对应的 utf-8 编码 是’\xe5\xa5\xbd’，对应的 gbk 编码是 ‘\xba\xc3’，而用 unicode 表示时，他对应的符号就是u’\u597d’，与u”好” 是等同的。
str 与 unicode 的转换
在 Python 中 str 和 unicode 之间是如何转换的呢？这两种类型的字符串之间的转换就是靠decode 和 encode 这两个函数。encode 负责将unicode 编码成指定的字符编码，用于存储到磁盘或传输到网络中。而 decode 方法是根据指定的编码方式解码后在应用程序中使用。
#从unicode转换到str用 encode>>> b = u’好’>>> c = b.encode(‘utf-8’)>>> type(c)
<type ‘str’>>>> c’\xe5\xa5\xbd’#从str类型转换到unicode用decode>>> d = c.decode(‘utf-8’)>>> type(d)
<type ‘unicode’>>>> du’\u597d’UnicodeXXXError 错误的原因
在字符编码转换操作时，遇到最多的问题就是 UnicodeEncodeError 和 UnicodeDecodeError 错误了，这些错误的根本原因在于 Python2 默认是使用 ascii 编码进行 decode 和 encode 操作，例如：
case 1
>>> s = ‘你好’>>> s.decode()
Traceback (most recent call last):
File “<stdin>”, line 1, in <module>
UnicodeDecodeError: ‘ascii’ codec can’t decode byte 0xe4 in position 0: ordinal not in range(128)
当把 s 转换成 unicode 类型的字符串时，decode 方法默认使用 ascii 编码进行解码，而 ascii 字符集中根本就没有中文字符『你好』，所以就出现了 UnicodeDecodeError，正确的方式是显示地指定 UTF-8 字符编码。
>>> s.decode(‘utf-8′)u’\u4f60\u597d’
同样地道理，对于 encode 操作，把 unicode字符串转换成 str类型的字符串时，默认也是使用 ascii 编码进行编码转换的，而 ascii 字符集找不到中文字符『你好』，于是就出现了UnicodeEncodeError 错误。
>>> a = u’你好’>>> a.encode()
Traceback (most recent call last):
File “<stdin>”, line 1, in <module>
UnicodeEncodeError: ‘ascii’ codec can’t encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128)case 2
str 类型与 unicode 类型的字符串混合使用时，str 类型的字符串会隐式地将 str 转换成 unicode字符串，如果 str字符串是中文字符，那么就会出现UnicodeDecodeError 错误，因为 python2 默认会使用 ascii 编码来进行 decode 操作。
>>> s = ‘你好’ # str类型>>> y = u’python’ # unicode类型>>> s y # 隐式转换，即 s.decode(‘ascii’) uTraceback (most recent call last):
File “<stdin>”, line 1, in <module>
UnicodeDecodeError: ‘ascii’ codec can’t decode byte 0xe4 in position 0: ordinal not in range(128)
正确地方式是显示地指定 UTF-8 字符编码进行解码。
>>> s.decode(‘utf-8′) y
u’\u4f60\u597dpython’乱码
所有出现乱码的原因都可以归结为字符经过不同编码解码在编码的过程中使用的编码格式不一致，比如：
# encoding: utf-8>>> a=’好’>>> a’\xe5\xa5\xbd’>>> b=a.decode(“utf-8”)>>> bu’\u597d’>>> c=b.encode(“gbk”)>>> c’\xba\xc3′>>> print c
????
utf-8编码的字符‘好’占用3个字节，解码成Unicode后，如果再用gbk来解码后，只有2个字节的长度了，最后出现了乱码的问题，因此防止乱码的最好方式就是始终坚持使用同一种编码格式对字符进行编码和解码操作。
Python（英国发音：/??pa??θ??n/ 美国发音：/??pa??θɑ??n/）, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。
Python是纯粹的自由软件，源代码和解释器CPython遵循GPL(GNUGeneral Public License)协议。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C ）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C 重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
7月20日，IEEE发布2017年编程语言排行榜：Python高居首位。
自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。
Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。
ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。就Guido本人看来，ABC 这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功，究其原因，Guido 认为是其非开放造成的。Guido 决心在Python 中避免这一错误。同时，他还想实现在ABC 中闪现过但未曾实现的东西。
就这样，Python在Guido手中诞生了。可以说，Python是从ABC发展起来，主要受到了Modula-3（另一种相当优美且强大的语言，为小型团体所设计的）的影响。并且结合了Unix shell和C的习惯。
Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。
由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。
说起科学计算，首先会被提到的可能是MATLAB。然而除了MATLAB的一些专业性很强的工具箱还无法替代之外，MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相应的扩展库。和MATLAB相比，用Python做科学计算有如下优点：
● 首先，MATLAB是一款商用软件，并且价格不菲。而Python完全免费，众多开源的科学计算库都提供了Python的调用接口。用户可以在任何计算机上免费安装Python及其绝大多数扩展库。
● 其次，与MATLAB相比，Python是一门更易学、更严谨的程序设计语言。它能让用户编写出更易读、易维护的代码。
● 最后，MATLAB主要专注于工程和科学计算。然而即使在计算领域，也经常会遇到文件管理、界面设计、网络通信等各种需求。而Python有着丰富的扩展库，可以轻易完成各种高级任务，开发者可以用Python实现完整应用程序所需的各种功能。
