


Comment résoudre l'erreur UnicodeDecodeError?: le codec 'ascii' ne peut pas décoder l'octet en Python 2.x??
Dec 21, 2024 am 03:01 AMUnicodeDecodeError?: le codec 'ascii' ne peut pas décoder l'octet
Face à l'UnicodeDecodeError?: le codec 'ascii' ne peut pas décoder l'octet dans Python 2.x indique une tentative pour convertir une cha?ne Python 2.x contenant des caractères non-ASCII en cha?ne Unicode sans spécifier le encodage de la cha?ne d'origine.
Unicode Zen dans Python 2.x
Les cha?nes Unicode, distinctes des cha?nes, contiennent des codes de points Unicode et peuvent représenter n'importe quel point Unicode à travers le spectre. Les cha?nes, en revanche, contiennent du texte codé comme UTF-8, UTF-16 ou ISO-8895-1. Les cha?nes sont décodées en Unicode et vice versa. Les fichiers et les données texte sont toujours transférés dans des cha?nes codées.
Le module Markdown utilise unicode() pour valider les cha?nes entrantes, garantissant qu'il s'agit soit de cha?nes ASCII, soit de cha?nes Unicode réemballées. étant donné que les auteurs de Markdown ne peuvent pas déterminer l'encodage de la cha?ne entrante, ils comptent sur les utilisateurs pour décoder les cha?nes en Unicode avant de les transmettre.
Les cha?nes Unicode peuvent être déclarées dans le code en utilisant le préfixe ? u ? avant le cha?ne. Par exemple?:
my_u = u'my ünic?dé str?ng'
Gotchas
Même sans appel explicite à Unicode(), des conversions de str en Unicode peuvent se produire. Les situations suivantes peuvent déclencher des exceptions UnicodeDecodeError?:
- Conversion explicite sans encodage?: unicode('€')
- Utilisation de nouvelles cha?nes de format de style avec des cha?nes Unicode?: u"La devise est?:?{ }".format('€')
- Utilisation de cha?nes de format ancien avec des cha?nes Unicode?: u'La devise est?: %s' % '€'
- Ajout de cha?nes à Unicode?: u'La devise est?: ' '€'
Saisie et décodage
Source Code?: Les caractères non-ASCII peuvent être inclus dans le code source à l'aide de cha?nes Unicode avec le préfixe ??u??. Pour permettre à Python de décoder correctement le code source, un en-tête de codage correct doit être inclus. Pour les fichiers UTF-8, utilisez?:
# encoding: utf-8
Fichiers?: Utilisez io.open avec le bon encodage pour décoder les fichiers à la volée. Par exemple, pour un fichier UTF-8?:
import io with io.open("my_utf8_file.txt", "r", encoding="utf-8") as my_file: my_unicode_string = my_file.read()
Bases de données?: Configurez les bases de données pour renvoyer des cha?nes Unicode et utiliser des cha?nes Unicode pour les requêtes SQL.
HTTP?: Les pages Web peuvent avoir différents encodages. Python-Requests renvoie Unicode dans réponse.text.
Manuellement?: Décodez les cha?nes manuellement à l'aide de my_string.decode(encoding), où encoding est l'encodage approprié.
Python 3
Python 3 gère Unicode légèrement différemment de Python 2.x. La cha?ne normale est désormais une cha?ne Unicode et l'ancienne cha?ne est désormais constituée d'octets.
Dans Python 3, l'encodage par défaut est UTF-8, donc le décodage d'une cha?ne d'octets sans spécifier d'encodage utilise UTF-8. De plus, open() fonctionne en mode texte par défaut, renvoyant des str décodées (cha?nes Unicode).
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Un environnement virtuel peut isoler les dépendances de différents projets. Créé à l'aide du propre module VENV de Python, la commande est Python-Mvenvenv; Méthode d'activation: Windows utilise Env \ Scripts \ Activate, MacOS / Linux utilise SourceEnv / Bin / Activate; Le package d'installation utilise pipinstall, utilisez PipFreeze> exigences.txt pour générer des fichiers d'exigences et utilisez pipinstall-rrequiments.txt pour restaurer l'environnement; Les précautions incluent ne pas se soumettre au GIT, réactiver chaque fois que le nouveau terminal est ouvert, et l'identification et la commutation automatique peuvent être utilisées par IDE.
