내 Python 스크립트에 \'UnicodeDecodeError: 잘못된 시작 바이트\'가 표시되는 이유는 무엇입니까?
UnicodeDecodeError: Python 프로세스의 잘못된 시작 바이트
UTF-8 코덱을 사용하여 bytearray를 디코딩하려고 할 때 UnicodeDecodeError возникает가 발생합니다. 잘못된 바이트 시퀀스입니다. 이 특정 경우에 바이트 0xFF는 UTF-8의 유효한 시작 바이트가 아닙니다.
오류 메시지는 "tools/에 있는 "process.py"라는 Python 스크립트를 처리하는 동안 문제가 발생했음을 나타냅니다. process.py." 스크립트가 파일을 로드하고 해당 내용을 읽으려고 시도하지만 읽은 내용을 유니코드 문자열로 디코딩할 때 오류가 발생합니다.
읽고 있는 파일에 UTF-8로 인코딩되지 않은 내용이 포함되어 있을 가능성이 높기 때문에 오류가 발생합니다. 데이터. Python이 UTF-8 코덱을 사용하여 이 데이터를 디코딩하려고 하면 "UnicodeDecodeError"와 함께 실패합니다.
이 문제를 해결하려면 처리 중인 파일이 실제로 UTF-8로 인코딩되었는지 확인하세요. 그렇지 않은 경우 파일을 수동으로 다시 인코딩하거나 "process.py"의 코드를 조정하여 UTF-8로 인코딩되지 않은 파일을 디코딩하려고 시도하는 대신 바이너리 데이터로 읽어 처리할 수 있습니다.
또한 다음 팁도 고려하세요.
- 사용된 Python 버전을 확인하세요. Python 3.5.2는 상대적으로 오래되었으며 다양한 문자 인코딩을 처리하기 위한 최신 코덱이 없을 수 있습니다.
- 가능한 경우 Python 버전을 최신 릴리스로 업데이트하여 코덱 처리 개선 사항을 활용하세요. .
- 가능하다면 "process.py"의 파일 읽기 섹션을 다시 코딩하여 파일을 열 때 'rb' 모드를 사용하여 파일을 바이너리 데이터로 읽습니다.
- 오류 처리 기능은 다음과 같습니다. 예상치 못한 문자 인코딩 문제로 인해 발생할 수 있는 유니코드 디코딩 오류를 적절하게 처리하기 위해 추가되었습니다.
위 내용은 내 Python 스크립트에 \'UnicodeDecodeError: 잘못된 시작 바이트\'가 표시되는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
