python编码操作技巧（python采用什么编码）

本文目录一览：

1、可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧
2、python str与bytes编码解码
3、Python 插曲：编码风格是如何使用的呢？
4、你写的Python编码，别人知道吗

可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。

一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。

Pandas中数据框数据的Profiling过程

Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行探索性数据分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。

对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：

由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。

安装

用pip安装或者用conda安装

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = pd.read_csv('titanic/train.csv')

pandas_profiling.ProfileReport(df)

一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息。

还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)

profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")

Pandas实现交互式作图

Pandas有一个内置的.plot（）函数作为DataFrame类的一部分。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的，这使得它没那么吸引人。同样，使用pandas.DataFrame.plot（）函数绘制图表也不能实现交互。如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现。

Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。

安装

pip install plotly

# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks

pip install cufflinks

用法

#importing Pandas

import pandas as pd

#importing plotly and cufflinks in offline mode

import cufflinks as cf

import plotly.offline

cf.go_offline()

cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)

是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入操作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀，可以在多行输入操作。如果设置为1，则不用键入%即可调用Magic函数。

接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：

% pastebin

％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本，如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制。

在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果。

#file.py

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url。

%matplotlib notebook

函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。

%run

用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试。

%run file.py

%%writefile

%% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。

%%latex

%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。

查找并解决错误

交互式调试器也是一个神奇的功能，我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常，请在新行中键入％debug并运行它。这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作。退出调试器单击q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。

让你的笔记脱颖而出

我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。

蓝色警示框：信息提示

p class="alert alert-block alert-info"

bTip:/b Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.

If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.

黄色警示框：警告

p class="alert alert-block alert-warning"

bExample:/b Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.

绿色警示框：成功

p class="alert alert-block alert-success"

Use green box only when necessary like to display links to related content.

红色警示框：高危

p class="alert alert-block alert-danger"

It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.

打印单元格所有代码的输出结果

假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。

添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢复原始设置：

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"

使用'i'选项运行python脚本

从命令行运行python脚本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。

首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。

其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：

import pdb

pdb.pm()

这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。

自动评论代码

Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。

删除容易恢复难

你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。

如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。

如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT撤消删除单元格。

结论

在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！

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。

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"xe6x88x91"：

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：

Python 插曲：编码风格是如何使用的呢？

插曲：编码风格

此时你已经可以写一些更长更复杂的 Python 程序，是时候讨论一下编码风格了。大多数语言可以写（或者更明白的说，格式化）作几种不同的风格。有些比其它的更好读。让你的代码对别人更易读是个好想法，养成良好的编码风格对此很有帮助。

对于 Python，PEP 8 引入了大多数项目遵循的风格指导。它给出了一个高度可读，视觉友好的编码风格。每个 Python 开发者都应该读一下，大多数要点都会对你有帮助：

使用 4 空格缩进，而非 TAB

在小缩进（可以嵌套更深）和大缩进（更易读）之间，4空格是一个很好的折中。TAB 引发了一些混乱，最好弃用

折行以确保其不会超过 79 个字符

这有助于小显示器用户阅读，也可以让大显示器能并排显示几个代码文件

使用空行分隔函数和类，以及函数中的大块代码

可能的话，注释独占一行

使用文档字符串

把空格放到操作符两边，以及逗号后面，但是括号里侧不加空格：a = f(1, 2) + g(3, 4)

统一函数和类命名

推荐类名用驼峰命名，函数和方法名用小写_和_下划线。总是用 self 作为方法的第一个参数（关于类和方法的知识详见初识类）

不要使用花哨的编码，如果你的代码的目的是要在国际化环境。Python 的默认情况下，UTF-8，甚至普通的 ASCII 总是工作的最好

同样，也不要使用非 ASCII 字符的标识符，除非是不同语种的会阅读或者维护代码。

你写的Python编码，别人知道吗

Python 编码规范重要性的原因用一句话来概括就是：统一的编码规范可以提高开发效率。

无论你是编程者，还是阅读者，好的规范能让你的效率事半功倍，甚至机器在运行时，提高程序运行的效率。今天就带你盘一盘python的编码规范。

ps.python的代码编写基本上都要遵循PEP8的风格

1、分号

不要在行尾加分号, 也不要用分号将两条命令放在同一行。

2、命名

module_name, package_name, ClassName, method_name

应该避免的名称

单字符名称, 除了计数器和迭代器.

包/模块名中的连字符(-)

双下划线开头并结尾的名称(Python保留, 例如__init__)

命名约定

所谓"内部(Internal)"表示仅模块内可用, 或者, 在类内是保护或私有的.

用单下划线(_)开头表示模块变量或函数是protected的(使用import * from时不会包含).

用双下划线(__)开头的实例变量或方法表示类内私有.

将相关的类和顶级函数放在同一个模块里. 不像Java, 没必要限制一个类一个模块.

对类名使用大写字母开头的单词(如CapWords, 即Pascal风格), 但是模块名应该用小写加下划线的方式(如lower_with_under.py). 尽管已经有很多现存的模块使用类似于CapWords.py这样的命名, 但现在已经不鼓励这样做, 因为如果模块名碰巧和类名一致, 这会让人困扰.

3、行长度

每行不超过80个字符

以下情况除外：

长的导入模块语句

注释里的URL

不要使用反斜杠连接行。

Python会将圆括号, 中括号和花括号中的行隐式的连接起来 , 你可以利用这个特点. 如果需要, 你可以在表达式外围增加一对额外的圆括号。