


Wie konvertiert man Strings in Python 3 effizient in Bytes?
So konvertieren Sie String in Bytes in Python 3 mit optimalem Pythonic-Stil
Wenn der Fehler „TypeError: 'str' unterstützt die Pufferschnittstelle nicht“ auftritt, werden Sie haben zwei Möglichkeiten, einen String in Bytes umzuwandeln:
- b = bytes(mystring, 'utf-8')
- b = mystring.encode('utf-8')
Auswahl der pythonischeren Methode
In der Python-Dokumentation für den Typ bytes wird empfohlen, bytearray als bevorzugte Methode zum Initialisieren eines Arrays von Bytes aus a zu verwenden string:
bytearray([source[, encoding[, errors]]])
Vor diesem Hintergrund ist es sinnvoll, dass der Konstruktor verschiedene Arten von Quellparametern akzeptiert, da Bytes über die Kodierung von Zeichenfolgen hinaus verschiedene Aufgaben ausführen können.
Für Insbesondere ist die Verwendung von some_string.encode(encoding) pythonischer als die Verwendung von bytes(some_string, Kodierung):
- Ersteres ist hinsichtlich des beabsichtigten Zwecks selbsterklärender: eine Zeichenfolge mit einer bestimmten Kodierung kodieren.
- Letzteres hat kein explizites Verb und ist weniger klar über seine Funktion.
Außerdem ist unicode_string.encode(encoding) auch pythonischer, weil seine Umkehrung es ist byte_string.decode(encoding), Beibehaltung der Symmetrie.
Optimierung der Leistung mit CPython
Bei Verwendung von CPython ruft die Übergabe einer Unicode-Zeichenfolge an Bytes direkt PyUnicode_AsEncodedString auf, das zugrunde liegende Element Implementierung von Encode. Daher eliminiert der Aufruf von „encode yourself“ unnötige Indirektionen und verbessert möglicherweise die Leistung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiert man Strings in Python 3 effizient in Bytes?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
