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python编码解码函数,python中编码和解码

python str与bytes编码解码

下面一张图搞懂编码、解码、编码表之间的关系。

成都创新互联公司为客户提供专业的网站设计制作、网站建设、程序、域名、空间一条龙服务,提供基于WEB的系统开发. 服务项目涵盖了网页设计、网站程序开发、WEB系统开发、微信二次开发、手机网站开发等网站方面业务。

不难看出,它们是一种根据编码表进行翻译、映射的过程:

实际上,字符串类型只有encode()方法,没有decode()方法,而bytes类型只有decode()方法而没有encode()方法。

二进制格式的数据也常称为裸数据(raw data),所以str数据经过编码后得到raw data,raw data解码后得到的str。

上面说了,编码是将字符数据转换成字节数据(raw data),解码是将字节数据转换成字符数据。在Python中字符数据也就是字符串,即str类型,字节数据也就是bytes类型或bytearray类型。

编码时,可以使用字节类型的构造方法bytes()、bytearray()来构造字节,也可以使用str类型的encode()方法来转换。

解码时,可以使用str类型的构造方法str()来构造字符串,也可以使用bytes、bytearray()类型的decode()方法。

另外需要注意的是,编码和解码的过程中都需要指定编码表(字符集),默认采用的是utf-8字符集。

例如,使用encode()的方式将str编码为bytes数据。

使用bytes()和bytearray()将str构造成bytes或bytearray数据,这两个方法都要求str-byte的过程中给定编码。

实际上,bytes()、bytearray()这两个方法构造字节数据的时候还有点复杂,因为可以从多个数据源来构造,比如字符串、整数值、buffer。如何使用这两个方法构造字节数据,详细内容参考help(bytes)和help(bytearray)给出的说明,这里给几个简单示例。

构造bytes的方式:

构造bytearray的方式:

解码是字节序列到str类型的转换。

例如,使用decode()方法进行解码"我"字,它的utf-8的编码对应为"\xe6\x88\x91":

使用str()进行转换。

当编码、解码的过程使用了不同的(不兼容的)编码表时,就会出现乱码。所以,解决乱码的唯一方式是指定对应的编码表进行编码、解码。

例如,使用utf-8编码"我"字,得到一个bytes序列,然后使用gbk解码这个bytes序列。

这里报错了,因为utf-8的字节序列里有gbk无法解码的字节。如果使用文本编辑器一样的工具去显化这个过程,得到的将是乱码字符。

原文地址:

ASN.1语法以及在python中如何编码解码

ASN.1的文章本来是免费的,但是有的人一定要搞小动作,咱惹不起就只能躲着了,做了一些修改后,改为付费文章

应用程序在网络协议的应用层对payload数据,多使用ASN.1标准进行处理

ASN.1

ASN.1

Abstract Syntax Notation One,抽象语法标记,ASN.1是描述数据格式的标准方法, 它不管语言是如何执行、这些数据具体指什么、用什么类型的编码规则 ,是一种抽象的语法

ASN.1由两部分组成:

一部分描述信息内数据,数据类型及序列格式

另一部分描述如何将各部分组成消息

语法

例如

Report ::= SEQUENCE {

author OCTET STRING,

title OCTET STRING,

body OCTET STRING,

biblio Bibliography

Report是结构体名称

SEQUENCE表示消息是由许多数据单元构成的

中括号{}里面是各种类型的数据单元

前三个数据单元author/title/body的类型是OCTET STRING

最后一个数据单元biblio的类型是另一个ASN.1结构体

Bibliography ::= SEQUENCE {

author OCTET STRING

title OCTET STRING

publisher OCTET STRING

year OCTET STRING

数据类型

类型含义

NULL空

BOOLEAN布尔类型

INTEGER整型

REAL实数类型

BIT STRING比特串

OCTEC STRING字节串

OBJECT IDENTIFIER实体标识符

ENUMERATED枚举类型

SEQUENCE序列

SEQUENCE OF类型的序列

SET集合

SET OF类型的集合

CHOICECHOICE类型

...STRING(有很多就不一一列举)字符串类型

UTCTime时间类型

GeneralizedTime时间类型

ASN.1文件结构

例如

Foo DEFINITIONS ::= BEGIN

Question ::= SEQUENCE {

    id        INTEGER,

    question  IA5String

}

Answer ::= SEQUENCE {

    id        INTEGER,

    answer    BOOLEAN

}

END 

解析上面的ASN.1文件的结构

ASN.1支持的编码规则

基本编码规则(BER)

规范编码规则(CER)

识别名编码规则(DER)

压缩编码规则(PER)

XML编码规则(XER)

python如何对ASN.1结构的信息编码和解码

如果我们想用python对信息进行编码,需要明确几点:

提供的ASN.1格式的数据

更多内容,请参考公-中-号, 汽车网络诊断通信

【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。


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