浅谈unicode编码和utf-8编码的关系
字符串编码在Python里边是经常会遇到的问题，特别是写文件以及网络传输的过程中，当调用某些函数的时候经常会遇到一些字符串编码提示错误，所以有必要弄清楚这些编码到底在搞什么鬼。 我们都知道计算机只能处理数字，文本转换为数字才能处理。计算机中8个bit作为一个字节，所以一个字节能表示最大的数字就是255。计算机是美国人发明的，而英文中涉及的编码并不多，一个字节可以表示所有字符了，所以ASCII（American national Standard Code for Information Interchange，美国国家标准信息交换码）编码就成为美国人的标准编码。但是我们都知道中文的字符肯定不止255个汉字，使用ASCII编码来处理中文显然是不够的，所以中国制定了GB2312编码，用两个字节表示一个汉字，碰到及其特殊的情况，还会用三个字节来表示一个汉字。GB2312还把ASCII包含进去了。同理，日文，韩文等上百个国家为了解决这个问题发展了一套自己的编码，于是乎标准越来越多，如果出现多种语言混合显示就一定会出现乱码。那么针对这种编码“乱象”，Unicode便应运而生了，其将所有语言统一到一套编码规则里。 Unicode有许多种编码，比如说可以通过16个bit或者32个bit来把所有语言统一到一套编码里。举个栗子，字母A用ASCII编码的十进制为65，二进制为0100 0001；汉字“中”已经超出了ASCII编码的范围，用unicode编码是20013，二进制是01001110 00101101；A用unicode编码只需要前面补0，二进制是00000000 0100 0001。可以看出，unicode不仅解决了ASCII码本身的编码问题，还解决了超出ASCII编码范围之外的其他国家字符编码的统一问题。 虽然unicode编码能做到将不同国家的字符进行统一，使得乱码问题得以解决，但是如果内容全是英文unicode编码比ASCII编码需要多一倍的存储空间，同时如果传输需要多一倍的传输。当传输文件比较小的时候，内存资源和网络带宽尚能承受，当文件传输达到上TB的时候，如果 “硬”传，则需要消耗的资源就不可小觑了。为了解决这个问题，一种可变长的编码“utf-8”就应运而生了，把英文变长1个字节，汉字3个字节，特别生僻的变成4-6个字节，如果传输大量的英文，utf8的作用就很明显了。 不过正是因为utf-8编码的可变长，一会儿一个字符串是占用一个字节，一会儿一个字符串占用两个字节，还有的占用三个及以上的字节，导致在内存中或者程序中变得不好琢磨。unicode编码虽然占用内存空间，但是在编程过程中或者在内存处理的时候会比utf-8编码更为简单，因为它始终保持一样的长度，一样的长度对于内存和代码来说，它的处理就会变得更加简单。所以utf-8编码在做网络传输和文件保存的时候，将unicode编码转换成utf-8编码，才能更好的发挥其作用；当从文件中读取数据到内存中的时候，将utf-8编码转换为unicode编码，亦为良策。 如上图所示，当需要在内存中读取文件的时候，此时将utf-8编码的内存转换为unicode编码，在内存中进行统一处理；当需要保存文件的时候，出于空间和传输效率的考虑，此时将unicode编码转换为utf-8编码。在Python中进行读取和保存文件的时候，必须要显示的指定文件编码，其余的事情就交给Python的相关库去处理就可以了。 小伙伴们，了解了这些基础知识之后，接下来对Python中的字符串编码问题的理解就轻松的多了。
