Bytes型数据decode时是为什么要把几位数据组合在一起的-成都创新互联网站建设

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Bytes型数据decode时是为什么要把几位数据组合在一起的

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大家在开发 Python 的过程中,经常会进行字符串encode为 Bytes型数据,或者把 Bytes 型数据 decode为字符串的操作。例如:

Bytes型数据decode时是为什么要把几位数据组合在一起的  

我们知道,在 Unicode 编码中,中文占3个字节,所以一个中文字符编码为 Bytes 型数据以后,会占用3个 Bytes 字符,例如:

>>> a = '青'
>>> a.encode()
b'\xe9\x9d\x92'
>>> b = '青南'
>>> b.encode()
b'\xe9\x9d\x92\xe5\x8d\x97'
 

注意这里的\xe9需要作为整体来看待,表示一个16进制数。

所以,当我要把 Bytes 型数据\xe9\x9d\x92\xe5\x8d\x97 转为字符串时,Python 会把\xe9\x9d\x92转成字,把\xe5\x8d\x97转成字,看起来,似乎是 Python 知道应该把每3个 Bytes 符号一组来进行处理。

然而,Unicode 中,emoji 表情是4个字节,例如表情符号:????,它对应的 Bytes 型数据为:\xf0\x9f\xa4\x94,如下图所示:

Bytes型数据decode时是为什么要把几位数据组合在一起的  

如果我把青????南转换为 Bytes 型数据,值为:\xe9\x9d\x92\xf0\x9f\xa4\x94\xe5\x8d\x97,如下图所示,一共10个 Bytes 字符:

Bytes型数据decode时是为什么要把几位数据组合在一起的  

那么问题来了,当我对这个 Bytes 型数据进行 decode 的时候会怎么样呢?如下图所示:

Bytes型数据decode时是为什么要把几位数据组合在一起的  

Python 可以正确地把 Bytes 数据划分为:

\xe9\x9d\x92   对应“青”
\xf0\x9f\xa4\x94  对应“????”
\xe5\x8d\x97   对应“南”
 

为什么 Python 知道要把\xf0\x9f\xa4\x94这4个符号分到一组?为什么不会像下面这样分组?

\xe9\x9d\x92
\xf0\x9f\xa4
\x94\xe5\x8d\x97
 

实际上,这个问题的原因,只有当我们用二进制来看的时候,才能发现端倪。

对应的第一个 Bytes 字符\xe9,其中的e9是一个十六进制数字,把它转成十进制是233,转成二进制是11101001

对应的第一个 Bytes 字符\xe5,其中的e5是一个十六进制数字,把它转成十进制是229,转成二进制是11100101

????对应的第一个 Bytes 字符\xf0,其中的f0是一个十六进制数字,把它转成十进制是240,转成二进制是11110000

如果还看不出他们的差异,那我们把他们放在一起对比一下:

11101001
11100101
11110000
 

看出差异了吗?中文汉字是三个字节,转换为 Bytes 型数据以后,第一个字符对应的二进制数是1110开头。emoji 是4个字节,转换为 Bytes 型数据以后,第一个字符对应的二进制数是1111开头。

所以,当给定一个 Bytes 型数据需要给 Python 来转换为字符串的时候,Python 是这样判断应该有几个字符一组的。

  1. 给定 Bytes 型数据:     \xe9\x9d\x92\xf0\x9f\xa4\x94\xe5\x8d\x97
  2. 看第一个字符对应的二进制数的高4位是1110,所以当前字符和它后面两个字符(合计3个字符)一组,进行解析,得到     字。
  3. 跳过已经解析的字符,直接来到第四位     \xf0,发现它对应的二进制数高4位是1111,所以这个字符和接下来3个字符(合计4个字符)一组,解析出     ????
  4. 跳过已经解析的字符,来到第8位     \xe5,对应的二进制高4位是1110,因此这个字符和接下来的两个字符一组进行解析,得到    
  5. 完成。

对于数字和英文字母,在 Unicode 里面只使用一个字节来表示,他们的 Ascii 码小于128。而多字节的 Unicode 字符,都是从129开头的,所以英文字母数字与中文混合生成的 Bytes 型数据,在解码的时候也不会出现分组不明确的问题。

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