


テキスト ファイルを読み取るときに発生する Python 3 の「UnicodeDecodeError: 'charmap' codec」を修正するにはどうすればよいですか?
UnicodeDecodeError: 'charmap' コーデックは位置 Y のバイト X をデコードできません
Python 3 でテキスト ファイルを読み取ろうとすると、次のような状況に遭遇する可能性がありますエラー:
UnicodeDecodeError: 'charmap' codec can't decode byte 0x90 in position 2907500: character maps to `<undefined>`
説明:
このエラーは、バイトを文字に変換する「charmap」コーデックが特定の文字をデコードできない場合に発生します。テキストファイル内のバイト。これは通常、ファイルが予期されたエンコードでエンコードされていないことが原因です。
デコード エラー:
この特定のエラーでは、バイト 0x90 が問題の原因となっています。このバイトは、Windows システムで一般的に使用される「charmap」エンコーディングのどの文字にもマップされていません。
解決策:
この問題を解決するには、以下が必要です。テキスト ファイルの正しいエンコーディングを決定します。これを行う 1 つの方法は、テキスト エディタを使用してファイルを検査し、デコードされていない文字を観察することです。
正しいエンコードを決定したら、Python でファイルを開くときにそれを指定できます。
file = open(filename, encoding="utf8")
この例では、テキスト ファイルに使用されるエンコーディングは「utf8」です。必ず正しいエンコーディングに置き換えてください。
正しいエンコーディングを使用すると、Python はエラーが発生することなくテキスト ファイル内のバイトをデコードできます。
以上がテキスト ファイルを読み取るときに発生する Python 3 の「UnicodeDecodeError: 'charmap' codec」を修正するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
