Python爬虫解析库详解：编码解码与常用格式

在【python爬虫 系列】的第五节中，主要讲解了Python解析库中的文本清洗部分，特别是编码解码的相关概念。首先，编码和解码是信息处理的关键步骤，它们互为逆过程，确保数据在不同格式之间正确传输。当遇到乱码问题，通常是由于编码不匹配导致的，只有在编码和解码时采用相同的规则才能得到正确的显示。 文本在计算机内部通常以二进制形式存储，一个字节由8位组成，可表示256种状态，ASCII编码就是基于这一原理，它将256个符号与二进制数值一一对应，例如空格是ASCII码中的32，大写字母A是65。ASCII编码适用于英文字符，但其只支持128个字符，对于非拉丁字母和汉字等多语言符号，存在空间效率低下的问题。 为了解决这个问题，Python引入了Unicode编码，尤其是Python 2中的Unicode，它可以编码超过100万个符号，包括各种语言的字符，每个符号都有唯一的编码。然而，Unicode的二进制表示可能占用多个字节，例如汉字“严”的UTF-16编码需要两个字节，这可能导致文件大小显著增加。 为减小空间浪费并提高效率，UTF-8编码被广泛采用，它是Unicode的一种变体。UTF-8编码规则是：单字节字符的前一位为0，英文字母仍保持ASCII编码；多字节字符的第一位为1，后续字节的前两位固定为10，其余位根据需要填充Unicode码。例如，“严”在UTF-8中的编码为11100000100111000100101，即十六进制的E4B8A5。 在Python中进行编码和解码操作时，需要确保使用的库函数与目标格式匹配。例如，读取文本文件时，可能需要先了解文件的编码类型（如UTF-8），然后使用相应的decode()函数将其转换为Python能处理的字符串，反之则用encode()函数将字符串编码为指定格式。理解这些编码规则对爬虫处理文本数据至关重要，尤其是在处理多语言内容时，避免出现乱码或数据丢失的问题。