什么是编码
　　任何一种语言、文字、符号等等，计算都是将其以一种类似字典的形式存起来的，比如最早的计算机系统将英文文字转为数字存储（ASCII码），这种文字与数字（或其他）一一对应的关系我们称之为编码。由于ASCII码只包含了大小写英文字母、数字和一些符号，显然当计算机推广到世界之后随着语种增多，这套编码并不适用，于是中国针对中文推出了GB2312码，但是多语言时，又不行了，于是就出现了强大的Unicode（万国码）。但是由于Unicode存储性能问题，在纯英文时存储效率要远低于ACSII码，于是又出现了现在的UTF-8编码（8-bit Unicode Transformation Format），可以看做是Unicode的加强版，通过可变长度的编码来使存储最优，而且UTF-8编码包含了ASCII码，这一点非常重要。
　　python处理文本时的中间编码为Unicode，于是就有了decode和encode，前者将unicode以外的字符串解码为unicode，后者将unicode编码为指定编码。
当你输入字符串时
　　首先，当你在python代码中输入一个字符串时候，它是以什么编码形式被保存的呢？
1.如果输入了一串纯英文，数字，或英文状态下的标点符号，那么无论有没有在代码最前面做编码申明（如&# -- coding:utf-8 --&），字符串都是由ASCII码存储的，原因很简单，ascii码只支持英文，占用性能与空间小。
此时，该字符串可以随意decode(解码)和encode(编码)，不会报错，甚至不会进行任何变动，永远都是ascii码，type类型是str
如果在输入该字符串时加入了Unicode申明，即 u&balabala&，那么此时字符串type格式为Unicode，可以随意encode，不可decode，但是无论encode成什么，python还是都会以ascii的形式存储
2.如果输入了中文，那么情况一下子就变得复杂起来。此时必须进行编码申明，否则会抛出如下错误：“Non-ASCII character '\xe5' in file **，but no encoding declared”，意思就是你输入了ASCII码无法识别的东西，且没有进行编码申明，所以此时要在文件开头进行编码申明，完整版如下：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: &encoding name& -*-
　　此时处填上编码方式，不区分大小写，其实只写下面一行就行了，上面一行只是为了在linux系统里识别而已。很多人对这种在注释中进行申明的方式很不习惯，也不解-*-是什么鬼，但是告诉我们，这样只是为了好看而已。。。
举个例子，如果你申明了utf-8编码，那么你输入的任何带有非英文（以及符合）非数字的字符串，都是utf-8编码，我们可以通过 .decode('utf-8')的方式将其解码为Unicode码方便python处理，注意此时不仅其编码编程Unicode，其类型也从str变成了Unicode。当然也可以使用unicode(string,'utf-8')的方式来将其解码为unicode，Unicode函数与str函数的区别是前者尝试用给定编码（不给定时用ASCII）进行decode，而后者尝试用ASCII（defaultencoding）进行encode，由于ASCII码被utf-8码包含，所以对于utf-8字符串，进行str()是没有问题的，但是对于其他编码文本进行str()则会报错或是乱码。
如果输入字符串时进行Unicode申明，如a=u&杨睿很帅&,那么此时字符串编码直接为unicode。可随意进行encode，不可decode，不可str。
1.chardet库的detect方法可以得到字符串的编码类型，当输入字符串为unicode时程序报错，有时候也会误判，置信水平小鱼0.7则不可轻信了。
2.上述只针对在非DOS中执行py文件时适用：如果是在IDLE中单步执行，则中文字符串是以系统默认编码(windows-1252)保存；如果是在DOS界面中运行，则为GBK编码，而且中文也必须是GBK编码才可正常显示，否则报错。
3.选择一款好的IDE，设置一款独特的凸显品味的字体与配色，能够让初学者前期愉快地被编码问题搞崩，而不是恼火地崩掉，也能帮助你很好的管理代码。（推荐，有免费版）
设置默认编码
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding( &utf-8& )
　　以上代码将系统编码由ASCII码转为UTF-8编码。reload(sys)是因为import时将setdefaultencoding()方法删除了，所以将其重新载入回来。为什么说ascii是系统默认编码，因为当你使用str()给字符串encode或者是unicode()来decode时，都是默认使用了ASCII码，因此经常会报出类似&UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xd1 in position 0&的错误，原因就是字符串里掺杂了中文，前面说到ascii码是不支持中文的。如果把系统默认编码设置为utf-8，就不会出现这样的问题了哦~
　　那么，它与脚本开头的&# -*- coding:utf-8 -*-&有什么区别呢，注意，脚本开头的编码申明只是针对在脚本中输入的非英文、数字、符号的字符串如中文，将其存成utf-8的形式，而非系统转码的形式。
　　当开头设置默认编码时，很容易出现程序运行到setdefaultencoding就默认终止的情况（IDLE下），这时候需要在reload前后加入这个，目的是为了重新定向，防止reload将变量重置：
stdout = sys.stdout
reload(sys)
sys.stdout = stdout
IO时的编码问题
　　1.写txt文件时，windows下默认会写出为ANSI编码，在windows系统下就是GBK编码。如果字符串被encode为utf-8，那么写出的txt则为utf-8，但是当字符串为unicode时，如果有中文，写出会报错，原因就是按照系统默认编码ascii进行编码了，按之前所说的将默认编码改为utf8就没问题了，但输出的也变成了utf-8。如果想写入unicode，需要借助codecs库的open方法，读者可以自行百度。
　　2.读取txt文件时，如果txt文件为ANSI码，则读入的为gbk编码，可用gbk解码；如果txt文件为utf-8编码，则读入的也为utf-8编码；而如果txt为unicode时，我们会发现一个奇怪的现象，读入的文本编码变成了&utf-16&，所以需要用utf-16解码（至于为什么留给读者探索）。
　　写出csv时，注意utf-8编码和gbk编码是不能用制表符\t进行分列的（excel显示时），必须使用逗号，否则无法显示分列结果。windows下推荐用gbk写出，否则中文容易乱码。当然，如果是包含大量文本的数据，非常不推荐使用csv输出，一不小心就错位，直接输出excel是不错的选择。
xlrd,xlwt,xlsxwriter都是非常好的excel读写库，xlrd目前支持读写xlsx(2007版)与xls(2003版),xlwt只支持写出2003版xls,xlsxwriter支持2007版的写出，而且输入字符串均需要时unicode编码才行，否则报错。
网页抓取时的编码问题
　　网页抓取时遇到的主要问题，无非是网页源代码中掺杂了为被转义的编码形式，被作为纯文本读了进来，比如这样一个字符串&\uf&，无论怎么print 它都是这个形式因为它是文本，不是编码，那么怎么转为中文呢，则需要用如下命令:
print text.decode('unicode_escape')
　　非常生动形象的，这句话相当于是把“逃离”掉的unicode编码进行再编码，于是就得到了我们想要的中文。
　　同样，有的网页中的文字是以反斜杠加三个数字形式呈现的，这个是标准的八进制字符串，如&\345\244\247&，则表示一个中文字；而utf-8的表现形式为16进制字符串，像&\xe6\x9d\xa8&就代表着一个字 ，对于这些字符，只需要使用如下命令即可从文本转为编码字符串：
print text.decode('string_escape')
但是，python使用中还有诸多编码问题，在此推荐我的好友，目前整个语言正处于开发与调试阶段，完善后将会在博客园里给出。我为此开源项目贡献了非常简洁易用、强大的爬虫库(Requests)，由于和c#完美对接，几乎没有任何编码问题。大家敬请期待！
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阅读(...) 评论()对Python新手编程过程中如何规避一些常见问题的建议
作者：Constantine Lignos
字体：[ ] 类型：转载 时间：
这篇文章中作者对Python新手编程过程中如何规避一些常见问题给出了建议,主要着眼于初学者对于一些常用函数方法在平时的使用习惯中的问题给出建议,需要的朋友可以参考下
这篇文章收集了我在Python新手开发者写的代码中所见到的不规范但偶尔又很微妙的问题。本文的目的是为了帮助那些新手开发者渡过写出丑陋的Python代码的阶段。为了照顾目标读者，本文做了一些简化（例如：在讨论迭代器的时候忽略了生成器和强大的迭代工具itertools）。
对于那些新手开发者，总有一些使用反模式的理由，我已经尝试在可能的地方给出了这些理由。但通常这些反模式会造成代码缺乏可读性、更容易出bug且不符合。如果你想要寻找更多的相关介绍资料，我极力推荐或。
range的使用
Python编程新手喜欢使用range来实现简单的迭代，在迭代器的长度范围内来获取迭代器中的每一个元素：
for i in range(len(alist)):
print alist[i]
应该牢记：range并不是为了实现序列简单的迭代。相比那些用数字定义的for循环，虽然用range实现的for循环显得很自然，但是用在序列的迭代上却容易出bug，而且不如直接构造迭代器看上去清晰：
for item in alist:
print item
range的滥用容易造成意外的大小差一(off-by-one)错误，这通常是由于编程新手忘记了range生成的对象包括range的第一个参数而不包括第二个，类似于java中的和其他众多这种类型的函数。那些认为没有超出序列结尾的编程新手将会制造出bug：
# 迭代整个序列错误的方法
alist = ['her', 'name', 'is', 'rio']
for i in range(0, len(alist) - 1): # 大小差一（Off by one）!
print i, alist[i]
不恰当地使用range的常见理由：
1. 需要在循环中使用索引。这并不是一个合理的理由，可以用以下方式代替使用索引：
for index, value in enumerate(alist):
print index, value
2. 需要同时迭代两个循环，用同一个索引来获取两个值。这种情况下，可以用来实现：
for word, number in zip(words, numbers):
print word, number
3. 需要迭代序列的一部分。在这种情况下，仅需要迭代序列切片就可以实现，注意添加必要的注释注明用意：
for word in words[1:]: # 不包括第一个元素
print word
有一个例外：当你迭代一个很大的序列时，切片操作引起的开销就比较大。如果序列只有10个元素，就没有什么问题；但是如果有1000万个元素时，或者在一个性能敏感的内循环中进行切片操作时，开销就变得非常重要了。这种情况下可以考虑使用代替range [1]。
在用来迭代序列之外，range的一个重要用法是当你真正想要生成一个数字序列而不是用来生成索引：
# Print foo(x) for 0&=x&5
for x in range(5):
print foo(x)
正确使用列表解析
如果你有像这样的一个循环：
# An ugly, slow way to build a list
words = ['her', 'name', 'is', 'rio']
alist = []
for word in words:
alist.append(foo(word))
你可以使用列表解析来重写：
words = ['her', 'name', 'is', 'rio']
alist = [foo(word) for word in words]
为什么要这么做？一方面你避免了正确初始化列表可能带来的错误，另一方面，这样写代码让看起来很干净，整洁。对于那些有函数式编程背景的人来说，使用可能感觉更熟悉，但是在我看来这种做法不太Python化。
其他的一些不使用列表解析的常见理由：
1. 需要循环嵌套。这个时候你可以嵌套整个列表解析，或者在列表解析中多行使用循环：
words = ['her', 'name', 'is', 'rio']
letters = []
for word in words:
for letter in word:
letters.append(letter)
使用列表解析：
words = ['her', 'name', 'is', 'rio']
letters = [letter for word in words
for letter in word]
注意：在有多个循环的列表解析中，循环有同样的顺序就像你并没有使用列表解析一样。
2. 你在循环内部需要一个条件判断。你只需要把这个条件判断添加到列表解析中去：
words = ['her', 'name', 'is', 'rio', '1', '2', '3']
alpha_words = [word for word in words if isalpha(word)]
一个不使用列表解析的合理的理由是你在列表解析里不能使用异常处理。如果迭代中一些元素可能引起异常，你需要在列表解析中通过函数调用转移可能的异常处理，或者干脆不使用列表解析。
在线性时间内检查内容
在语法上，检查list或者set/dict中是否包含某个元素表面上看起来没什么区别，但是表面之下却是截然不同的。如果你需要重复检查某个数据结构里是否包含某个元素，最好使用set来代替list。（如果你想把一个值和要检查的元素联系起来，可以使用dict；这样同样可以实现常数检查时间。）
# 假设以list开始
lyrics_list = ['her', 'name', 'is', 'rio']
# 避免下面的写法
words = make_wordlist() # 假设返回许多要测试的单词
for word in words:
if word in lyrics_list: # 线性检查时间
print word, "is in the lyrics"
# 最好这么写
lyrics_set = set(lyrics_list) # 线性时间创建set
words = make_wordlist() # 假设返回许多要测试的单词
for word in words:
if word in lyrics_set: # 常数检查时间
print word, "is in the lyrics"
[译者注：Python中set的元素和dict的键值是可哈希的，因此查找起来时间复杂度为O(1)。
应该记住：创建set引入的是一次性开销，创建过程将花费线性时间即使成员检查花费常数时间。因此如果你需要在循环里检查成员，最好先花时间创建set，因为你只需要创建一次。
通常说来，在Python中，一个变量的作用域比你在其他语言里期望的要宽。例如：在Java中下面的代码将不能通过编译：
// Get the index of the lowest-indexed item in the array
// that is & maxValue
for(int i = 0; i & y. i++) {
if (y[i] & maxValue) {
// i在这里出现不合法：不存在i
processArray(y, i);
然而在Python中，同样的代码总会顺利执行且得到意料中的结果：
for idx, value in enumerate(y):
if value & max_value:
processList(y, idx)
这段代码将会正常运行，除非子y为空的情况下，此时，循环永远不会执行，而且processList函数的调用将会抛出NameError异常，因为idx没有定义。如果你使用Pylint代码检查工具，将会警告：使用可能没有定义的变量idx。
解决办法永远是显然的，可以在循环之前设置idx为一些特殊的值，这样你就知道如果循环永远没有执行的时候你将要寻找什么。这种模式叫做。那么什么值可以用来作为哨兵呢？在C语言时代或者更早，当int统治编程世界的时候，对于需要返回一个期望的错误结果的函数来说为通用的模式为返回-1。例如，当你想要返回列表中某一元素的索引值：
def find_item(item, alist):
# None比-1更加Python化
result = -1
for idx, other_item in enumerate(alist):
if other_item == item:
result = idx
return result
通常情况下，在Python里None是一个比较好的哨兵值，即使它不是一贯地被Python标准类型使用（例如：str.find [2]）
Python程序员新手经常喜欢把所有东西放到所谓的外作用域——python文件中不被代码块（例如函数或者类）包含的部分。外作用域相当于全局命名空间；为了这部分的讨论，你应该假设全局作用域的内容在单个Python文件的任何地方都是可以访问的。
对于定义整个模块都需要去访问的在文件顶部声明的常量，外作用域显得非常强大。给外作用域中的任何变量使用有特色的名字是明智的做法，例如，使用IN_ALL_CAPS 这个常量名。 这将不容易造成如下bug：
import sys
# See the bug in the function declaration?
def print_file(filenam):
"""Print every line of a file."""
with open(filename) as input_file:
for line in input_file:
print line.strip()
if __name__ == "__main__":
filename = sys.argv[1]
print_file(filename)
如果你看的近一点，你将看到print_file函数的定义中用filenam命名参数名，但是函数体却引用的却是filename。然而，这个程序仍然可以运行得很好。为什么呢？在print_file函数里，当一个局部变量filename没有被找到时，下一步是在全局作用域中去寻找。由于print_file的调用在外作用域中(即使有缩进)，这里声明的filename对于print_file函数是可见的。
那么如何避免这样的错误呢？首先，在外作用域中不是IN_ALL_CAPS这样的全局变量就不要设置任何值[3]。参数解析最好交给main函数，因此函数中任何内部变量不在外作用域中存活。
这也提醒人们关注全局关键字global。如果你只是读取全局变量的值，你就不需要全局关键字global。你只有在想要改变全局变量名引用的对象时有使用global关键字的必要。你可以在这里获取更多相关信息。
向PEP8致敬
是Python代码的通用风格指南，你应该牢记在心并且尽可能去遵循它，尽管一些人有充分的理由不同意其中一些细小的风格，例如缩进的空格个数或使用空行。如果你不遵循PEP8，你应该有除“我只是不喜欢那样的风格”之外更好的理由。下边的风格指南都是从PEP8中摘取的，似乎是编程者经常需要牢记的。
测试是否为空
如果你要检查一个容器类型（例如：列表，词典，集合）是否为空，只需要简单测试它而不是使用类似检查len(x)&0这样的方法：
numbers = [-1, -2, -3]
# This will be empty
positive_numbers = [num for num in numbers if num & 0]
if positive_numbers:
# Do something awesome
如果你想在其他地方保存positive_numbers是否为空的结果，可以使用bool(positive_number)作为结果保存；bool用来判断if条件判断语句的真值。
测试是否为None
如前面所提到，None可以作为一个很好的哨兵值。那么如何检查它呢？
如果你明确的想要测试None，而不只是测试其他一些值为False的项（如空容器或者0），可以使用：
if x is not None:
# Do something with x
如果你使用None作为哨兵，这也是Python风格所期望的模式，例如在你想要区分None和0的时候。
如果你只是测试变量是否为一些有用的值，一个简单的if模式通常就够用了：
# Do something with x
例如：如果期望x是一个容器类型，但是x可能作另一个函数的返回结果值变为None，你应该立即考虑到这种情况。你需要留意是否改变了传给x的值，否则可能你认为True或0. 0是个有用的值，程序却不会按照你想要的方式执行。
[1] 在Python2.x 中 range生成的是list对象，xrange生成的则是range对象；Python 3.x 废除了xrange，range生成的统一为range对象，用list工厂函数可以显式生成list；
[2] string.find(str)返回str在string中开始的索引值，如果不存在则返回-1；
[3] 在外作用于中不要给函数中的局部变量名设置任何值，以防止函数内部调用局部变量时发生错误而调用外部作用域中的同名变量。
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常用在线小工具Python 新手常犯错误（第一部分） - 文章 - 伯乐在线
& Python 新手常犯错误（第一部分）
在之前几个月里，我教一些不了解Python的孩子来慢慢熟悉这门语言。渐渐地，我发现了一些几乎所有Python初学者都会犯的错误，所以我决定跟来跟大家分享我的建议。这个系列的每个部分都会关注不同的常见错误，描述如何产生这种错误的，并且提供解决的方法。
用一个可变的值作为默认值
这是一个绝对值得放在第一个来说的问题。不仅仅是因为产生这种BUG的原因很微妙，而且这种问题也很难检查出来。思考一下下面的代码片段：
def foo(numbers=[]):
numbers.append(9)
print numbers
def foo(numbers=[]):&&&&numbers.append(9)&&&&print numbers
在这里，我们定义了一个 list （默认为空），给它加入9并且打印出来。
&&& foo(numbers=[1,2])
&&& foo(numbers=[1,2,3])
[1, 2, 3, 9]
&&& foo()[9]&&& foo(numbers=[1,2])[1, 2, 9]&&& foo(numbers=[1,2,3])[1, 2, 3, 9]
看起来还行吧？可是当我们不输入number 参数来调用 foo 函数时，神奇的事情发生了：
&&& foo() # first time, like before
&&& foo() # second time
&&& foo() # third time...
&&& foo() # WHAT IS THIS BLACK MAGIC?!
[9, 9, 9, 9]
&&& foo() # first time, like before[9]&&& foo() # second time[9, 9]&&& foo() # third time...[9, 9, 9]&&& foo() # WHAT IS THIS BLACK MAGIC?![9, 9, 9, 9]
那么，这是神马情况？直觉告诉我们无论我们不输入 number 参数调用 foo 函数多少次，这里的9应该被分配进了一个空的 list。这是错的！在Python里，函数的默认值实在函数定义的时候实例化的，而不是在调用的时候。
那么我们仍然会问，为什么在调用函数的时候这个默认值却被赋予了不同的值？因为在你每次给函数指定一个默认值的时候，Python都会存储这个值。如果在调用函数的时候重写了默认值，那么这个存储的值就不会被使用。当你不重写默认值的时候，那么Python就会让默认值引用存储的值（这个例子里的numbers）。它并不是将存储的值拷贝来为这个变量赋值。这个概念可能对初学者来说，理解起来会比较吃力，所以可以这样来理解：有两个变量，一个是内部的，一个是当前运行时的变量。现实就是我们有两个变量来用相同的值进行交互，所以一旦 numbers 的值发生变化，也会改变Python里面保存的初始值的记录。
那么解决方案如下：
def foo(numbers=None):
if numbers is None:
numbers = []
numbers.append(9)
print numbers
def foo(numbers=None):&&&&if numbers is None:&&&&&&&&numbers = []&&&&numbers.append(9)&&&&print numbers
通常，当人们听到这里，大家会问另一个关于默认值的问题。思考下面的程序：
def foo(count=0):
count += 1
print count
def foo(count=0):&&&&count += 1&&&&print count
当我们运行它的时候，其结果完全是我们期望的：
&&& foo(2)
&&& foo(3)
12345678910
&&& foo()1&&& foo()1&&& foo(2)3&&& foo(3)4&&& foo()1
这又是为啥呢？其秘密不在与默认值被赋值的时候，而是这个默认值本身。整型是一种不可变的变量。跟 list 类型不同，在函数执行的过程中，整型变量是不能被改变的。当我们执行 count+=1 这句话时，我们并没有改变 count 这个变量原有的值。而是让 count 指向了不同的值。可是，当我们执行 numbers.append(9) 的时候，我们改变了原有的 list 。因而导致了这种结果。
下面是在函数里使用默认值时会碰到的另一种相同问题：
def print_now(now=time.time()):
def print_now(now=time.time()):&&&&print now
跟前面一样，time.time() 的值是可变的，那么它只会在函数定义的时候计算，所以无论调用多少次，都会返回相同的时间 — 这里输出的时间是程序被Python解释运行的时间。
&&& print_now()
&&& print_now()
&&& print_now()
&&& print_now().91&&& print_now().91&&& print_now().91
* 这个问题和它的解决方案在 Python 2.x 和 3.x 里都是类似的，在Python 3.x 里面唯一的不同，是里面的print 表达式应该是函数调用的方式（print(numbers)）。
* 大家应该注意到我在解决方案里用了 if
numbers is None 而不是 if not numbers 。这是另一种常见的错误，我准备在接下来的文章里面介绍。
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Google Python Class里提到关于list的可变，a=[1];b=a;a.append(2); print(b) #[1,2]. 对于函数调用，这个例子算是个很深刻的补充。
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问题对人有帮助，内容完整，我也想知道答案
问题没有实际价值，缺少关键内容，没有改进余地
字符串或者数组 []和冒号组合, 如[1:], [-1:] 等等各种组合,有没有同学能详细说说这中用法
来源: 101 新手上路
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答案没帮助，是错误的答案，答非所问
这个比较基础，可以看看这里的介绍
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答案没帮助，是错误的答案，答非所问
按照上图理解.会很容易.
a[1:3]即图中的1到3之间的段'el'
a[-1:-3]即'll'
特别的:start和end取空的时候,意指取尽可能长
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[:]应该是和深浅拷贝有关a = [1, 2, 3]
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