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難度等級: ♦♦♦♢♢
❝ I’m telling you this ’cause you’re one of my friends.
My alphabet starts where your alphabet ends! ❞
— Dr. Seuss, On Beyond Zebra!
你是否知道 Bougainville 人有世界上最小的字母表？他們的 Rotokas 字母表只包含了12個字母： A, E, G, I, K, O, P, R, S, T, U, 和 V。另一方面，像漢語，日語和韓語這些語言，它們則有成千上萬個字符。當然啦，英語共有26個字母 — 如果把大寫和小寫分別計算的話，52個 — 外加少量的標點符號，比如!@#$%&
當人們說起“文本”，他們通常指顯示在屏幕上的字符或者其他的記號；但是計算機不能直接處理這些字符和標記；它們只認識位(bit)和字節(byte)。實際上，從屏幕上的每一塊文本都是以某種字符編碼(character encoding)的方式保存的。粗略地說就是，字符編碼提供一種映射，使屏幕上顯示的內容和內存、磁盤內存儲的內容對應起來。有許多種不同的字符編碼，有一些是為特定的語言，比如俄語、中文或者英語，設計、優化的，另外一些則可以用于多種語言的編碼。
在實際操作中則會比上邊描述的更復雜一些。許多字符在幾種編碼里是共用的，但是在實際的內存或者磁盤上，不同的編碼方式可能會使用不同的字節序列來存儲他們。所以，你可以把字符編碼當做一種解碼密鑰。當有人給你一個字節序列 — 文件，網頁，或者別的什么 — 并且告訴你它們是“文本”時，就需要知道他們使用了何種編碼方式，然后才能將這些字節序列解碼成字符。如果他們給的是錯誤的“密鑰”或者根本沒有給你“密鑰”，那就得自己來破解這段編碼，這可是一個艱難的任務。有可能你使用了錯誤的解碼方式，然后出現一些莫名其妙的結果。
你肯定見過這樣的網頁，在撇號(')該出現的地方被奇怪的像問號的字符替代了。這種情況通常意味著頁面的作者沒有正確的聲明其使用的編碼方式，瀏覽器只能自己來猜測，結果就是一些正確的和意料之外的字符的混合體。如果原文是英語，那只是不方便閱讀而已；在其他的語言環境下，結果可能是完全不可讀的。
現有的字符編碼各類給世界上每種主要的語言都提供了編碼方案。由于每種語言的各不相同，而且在以前內存和硬盤都很昂貴，所以每種字符編碼都為特定的語言做了優化。上邊這句話的意思是，每種編碼都使用數字(0–255)來代表這種語言的字符。比如，你也許熟悉ASCII編碼，它將英語中的字符都當做從0–127的數字來存儲。（65表示大寫的“A”，97表示小寫的“a”，&c。）英語的字母表很簡單，所以它能用不到128個數字表達出來。如果你懂得2進制計數的話，它只使用了一個字節內的7位。
西歐的一些語言，比如法語，西班牙語和德語等，比英語有更多的字母。或者，更準確的說，這些語言含有與變音符號(diacritical marks)組合起來的字母，像西班牙語里的ñ。這些語言最常用的編碼方式是CP-1252，又叫做“windows-1252”，因為它在微軟的視窗操作系統上被廣泛使用。CP-1252和ASCII在0–127這個范圍內的字符是一樣的，但是CP-1252為ñ(n-with-a-tilde-over-it, 241)，Ü(u-with-two-dots-over-it, 252)這類字符而擴展到了128–255這個范圍。然而，它仍然是一種單字節的編碼方式；可能的最大數字為255，這仍然可以用一個字節來表示。
然而，像中文，日語和韓語等語言，他們的字符如此之多而不得不需要多字節編碼的字符集。即，使用兩個字節的數字(0–255)代表每個“字符”。但是就跟不同的單字節編碼方式一樣，多字節編碼方式之間也有同樣的問題，即他們使用的數字是相同的，但是表達的內容卻不同。相對于單字節編碼方式它們只是使用的數字范圍更廣一些，因為有更多的字符需要表示。
在沒有網絡的時代，“文本”由自己輸入，偶爾才會打印出來，大多數情況下使用以上的編碼方案是可行的。那時沒有太多的“純文本”。源代碼使用ASCII編碼，其他人也都使用字處理器，這些字處理器定義了他們自己的格式（非文本的），這些格式會連同字符編碼信息和風格樣式一起記錄其中，&c。人們使用與原作者相同的字處理軟件讀取這些文檔，所以或多或少地能夠使用。
現在，我們考慮一下像email和web這樣的全球網絡的出現。大量的“純文本”文件在全球范圍內流轉，它們在一臺電腦上被撰寫出來，通過第二臺電腦進行傳輸，最后在另外一臺電腦上顯示。計算機只能識別數字，但是這些數字可能表達的是其他的東西。Oh no! 怎么辦呢。。好吧，那么系統必須被設計成在每一段“純文本”上都搭載編碼信息。記住，編碼方式是將計算機可讀的數字映射成人類可讀的字符的解碼密鑰。失去解碼密鑰則意味著混亂不清的，莫名其妙的信息，或者更糟。
現在我們考慮嘗試把多段文本存儲在同一個地方，比如放置所有收到郵件的數據庫。這仍然需要對每段文本存儲其相關的字符編碼信息，只有這樣才能正確地顯示它們。這很困難嗎？試試搜索你的email數據庫，這意味著需要在運行時進行編碼之間的轉換。很有趣是吧…
現在我們來分析另外一種可能性，即多語言文檔，同一篇文檔里來自幾種不同語言的字符混在一起。（提示：處理這樣文檔的程序通常使用轉義符在不同的“模式(modes)”之間切換。噗！現在是俄語 koi8-r 模式，所以241代表 Я；噗噗！現在到了Mac Greek模式，所以241代表 ?。）當然，你也會想要搜索這些文檔。
現在，你就哭吧，因為以前所了解的關于字符串的知識都是錯的，根本就沒有所謂的“純文本”。
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Unicode入門。
Unicode編碼系統為表達任意語言的任意字符而設計。它使用4字節的數字來表達每個字母、符號，或者表意文字(ideograph)。每個數字代表唯一的至少在某種語言中使用的符號。（并不是所有的數字都用上了，但是總數已經超過了65535，所以2個字節的數字是不夠用的。）被幾種語言共用的字符通常使用相同的數字來編碼，除非存在一個在理的語源學(etymological)理由使不這樣做。不考慮這種情況的話，每個字符對應一個數字，每個數字對應一個字符。即不存在二義性。不再需要記錄“模式”了。U+0041總是代表'A'，即使這種語言沒有'A'這個字符。
初次面對這個創想，它看起來似乎很偉大。一種編碼方式即可解決所有問題。文檔可包含多種語言。不再需要在各種編碼方式之間進行“模式轉換“。但是很快，一個明顯的問題跳到我們面前。4個字節？只為了單獨一個字符‽ 這似乎太浪費了，特別是對像英語和西語這樣的語言，他們只需要不到1個字節即可以表達所需的字符。事實上，對于以象形為基礎的語言（比如中文）這種方法也有浪費，因為這些語言的字符也從來不需要超過2個字節即可表達。
有一種Unicode編碼方式每1個字符使用4個字節。它叫做UTF-82，因為32位 = 4字節。UTF-32是一種直觀的編碼方式；它收錄每一個Unicode字符（4字節數字）然后就以那個數字代表該字符。這種方法有其優點，最重要的一點就是可以在常數時間內定位字符串里的第N個字符，因為第N個字符從第4×Nth個字節開始。另外，它也有其缺點，最明顯的就是它使用4個“詭異”的字節來存儲每個“詭異”的字符…
盡管有Unicode字符非常多，但是實際上大多數人不會用到超過前65535個以外的字符。因此，就有了另外一種Unicode編碼方式，叫做UTF-16(因為16位 = 2字節)。UTF-16將0–65535范圍內的字符編碼成2個字節，如果真的需要表達那些很少使用的“星芒層(astral plane)”內超過這65535范圍的Unicode字符，則需要使用一些詭異的技巧來實現。UTF-16編碼最明顯的優點是它在空間效率上比UTF-32高兩倍，因為每個字符只需要2個字節來存儲（除去65535范圍以外的），而不是UTF-32中的4個字節。并且，如果我們假設某個字符串不包含任何星芒層中的字符，那么我們依然可以在常數時間內找到其中的第N個字符，直到它不成立為止這總是一個不錯的推斷…
但是對于UTF-32和UTF-16編碼方式還有一些其他不明顯的缺點。不同的計算機系統會以不同的順序保存字節。這意味著字符U+4E2D在UTF-16編碼方式下可能被保存為4E 2D或者2D 4E，這取決于該系統使用的是大尾端(big-endian)還是小尾端(little-endian)。（對于UTF-32編碼方式，則有更多種可能的字節排列。）只要文檔沒有離開你的計算機，它還是安全的 — 同一臺電腦上的不同程序使用相同的字節順序(byte order)。但是當我們需要在系統之間傳輸這個文檔的時候，也許在萬維網中，我們就需要一種方法來指示當前我們的字節是怎樣存儲的。不然的話，接收文檔的計算機就無法知道這兩個字節4E 2D表達的到底是U+4E2D還是U+2D4E。
為了解決這個問題，多字節的Unicode編碼方式定義了一個“字節順序標記(Byte Order Mark)”，它是一個特殊的非打印字符，你可以把它包含在文檔的開頭來指示你所使用的字節順序。對于UTF-16，字節順序標記是U+FEFF。如果收到一個以字節FF FE開頭的UTF-16編碼的文檔，你就能確定它的字節順序是單向的(one way)的了；如果它以FE FF開頭，則可以確定字節順序反向了。
不過，UTF-16還不夠完美，特別是要處理許多ASCII字符時。如果仔細想想的話，甚至一個中文網頁也會包含許多的ASCII字符 — 所有包圍在可打印中文字符周圍的元素(element)和屬性(attribute)。能夠在常數時間內找到第Nth個字符當然非常好，但是依然存在著糾纏不休的星芒層字符的問題，這意味著你不能保證每個字符都是2個字節長，所以，除非你維護著另外一個索引，不然就不能真正意義上的在常數時間內定位第N個字符。另外，朋友，世界上肯定還存在很多的ASCII文本…
另外一些人琢磨著這些問題，他們找到了一種解決方法：
UTF-8 The range of integers used to code the abstract characters is called the codespace. A particular integer in this set is called a code point. When an abstract character is mapped or assigned to a particular code point in the codespace, it is then referred to as an encoded character. <-->
UTF-8是一種為Unicode設計的變長(variable-length)編碼系統。即，不同的字符可使用不同數量的字節編碼。對于ASCII字符(A-Z, &c.)UTF-8僅使用1個字節來編碼。事實上，UTF-8中前128個字符(0–127)使用的是跟ASCII一樣的編碼方式。像ñ和ö這樣的“擴展拉丁字符(Extended Latin)”則使用2個字節來編碼。（這里的字節并不是像UTF-16中那樣簡單的Unicode編碼點(unicode code point)；它使用了一些位變換(bit-twiddling)。）中文字符比如“中”則占用了3個字節。很少使用的“星芒層字符”則占用4個字節。
缺點：因為每個字符使用不同數量的字節編碼，所以尋找串中第N個字符是一個O(N)復雜度的操作 — 即，串越長，則需要更多的時間來定位特定的字符。同時，還需要位變換來把字符編碼成字節，把字節解碼成字符。
優點：在處理經常會用到的ASCII字符方面非常有效。在處理擴展的拉丁字符集方面也不比UTF-16差。對于中文字符來說，比UTF-32要好。同時，（在這一條上你得相信我，因為我不打算給你展示它的數學原理。）由位操作的天性使然，使用UTF-8不再存在字節順序的問題了。一份以UTF-8編碼的文檔在不同的計算機之間是一樣的比特流。
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在Python 3，所有的字符串都是使用Unicode編碼的字符序列。不再存在以UTF-8或者CP-1252編碼的情況。也就是說，“這個字符串是以UTF-8編碼的嗎？不再是一個有效問題。”UTF-8是一種將字符編碼成字節序列的方式。如果需要將字符串轉換成特定編碼的字節序列，Python 3可以為你做到。如果需要將一個字節序列轉換成字符串，Python 3也能為你做到。字節即字節，并非字符。字符在計算機內只是一種抽象。字符串則是一種抽象的序列。
>>> s = '深入 Python' ① >>> len(s) ② 9 >>> s[0] ③ '深' >>> s + ' 3' ④ '深入 Python 3'
')或者雙引號(")來定義。
len()可返回字符串的長度，即字符的個數。這與獲得列表，元組，集合或者字典的長度的函數是同一個。Python中，字符串可以想像成由字符組成的元組。
+操作符來連接(concatenate)字符串。
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我們再來看一看humansize.py：
SUFFIXES = {1000: ['KB', 'MB', 'GB', 'TB', 'PB', 'EB', 'ZB', 'YB'], ①
1024: ['KiB', 'MiB', 'GiB', 'TiB', 'PiB', 'EiB', 'ZiB', 'YiB']}
def approximate_size(size, a_kilobyte_is_1024_bytes=True):
'''Convert a file size to human-readable form. ②
Keyword arguments:
size -- file size in bytes
a_kilobyte_is_1024_bytes -- if True (default), use multiples of 1024
if False, use multiples of 1000
Returns: string
''' ③
if size < 0:
raise ValueError('number must be non-negative') ④
multiple = 1024 if a_kilobyte_is_1024_bytes else 1000
for suffix in SUFFIXES[multiple]:
size /= multiple
if size < multiple:
return '{0:.1f} {1}'.format(size, suffix) ⑤
raise ValueError('number too large')'KB', 'MB', 'GB'… 這些是字符串。
Python 3支持把值格式化(format)成字符串。可以有非常復雜的表達式，最基本的用法是使用單個占位符(placeholder)將一個值插入字符串。
>>> username = 'mark' >>> password = 'PapayaWhip' ① >>> "{0}'s password is {1}".format(username, password) ② "mark's password is PapayaWhip"
{0}和{1}
叫做替換字段(replacement field)，他們會被傳遞給format()方法的參數替換。
在前一個例子中，替換字段只是簡單的整數，這是最簡單的用法。整型替換字段被當做傳給 這個例子說明格式說明符可以通過利用（類似）Python的語法訪問到對象的元素或屬性。這就叫做復合字段名(compound field names)。以下復合字段名都是“有效的”。
為了使你確信的確如此，下面這個樣例就組合使用了上面所有方法：
下面是描述它如何工作的：
但是，還有一些問題我們沒有講到！再來看一看 ☞格式說明符的允許你使用各種各種實用的方法來修飾被替換的文本，就像C語言中的 在替換域中，冒號( 想了解格式說明符的復雜細節，請參閱Python官方文檔關于格式化規范的迷你語言
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除了格式化，關于字符串還有許多其他實用的使用技巧。
還有一種經常會遇到的情況。比如有如下形式的鍵-值對列表 ☞上一個例子跟解析URL的請求參數(query parameters)很相似，但是真實的URL解析實際上比這個復雜得多。如果需要處理URL請求參數，我們最好使用 定義一個字符串以后，我們可以截取其中的任意部分形成新串。這種操作被稱作字符串的分片(slice)。字符串分片跟列表的分片(slicing lists)原理是一樣的，從直觀上也說得通，因為字符串本身就是一些字符序列。
⁂
字節即字節；字符是一種抽象。一個不可變(immutable)的Unicode編碼的字符序列叫做string。一串由0到255之間的數字組成的序列叫做bytes對象。
我們決不應該這樣混用bytes和strings。
所以，這就是字符串與字節數組之間的聯系了： ⁂
Python 3會假定我們的源碼 — 即 ☞Python 2里， 如果想使用一種不同的編碼方式來保存Python代碼，我們可以在每個文件的第一行放置編碼聲明(encoding declaration)。以下聲明定義 從技術上說，字符編碼的重載聲明也可以放在第二行，如果第一行被類UNIX系統中的hash-bang命令占用了。
了解更多信息，請參閱PEP 263: 指定Python源碼的編碼方式。
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關于Python中的Unicode：
關于Unicode本身：
關于其他的編碼方式：
關于字符串及其格式化：
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format()方法的參數列表的位置索引。即，{0}會被第一個參數替換（在此例中即username），{1}被第二個參數替換（password），&c。可以有跟參數一樣多的替換字段，同時你也可以使用任意多個參數來調用format()。但是替換字段遠比這個強大。
>>> import humansize
>>> si_suffixes = humansize.SUFFIXES[1000] ①
>>> si_suffixes
['KB', 'MB', 'GB', 'TB', 'PB', 'EB', 'ZB', 'YB']
>>> '1000{0[0]} = 1{0[1]}'.format(si_suffixes) ②
'1000KB = 1MB'
humansize模塊定義的任何函數我們就可以抓取到其所定義的數據結構：國際單位制(SI, 來自法語Système International)的后綴列表（以1000為進制）。
{0}代表傳遞給format()方法的第一個參數，即si_suffixes。注意si_suffixes是一個列表。所以{0[0]}指代si_suffixes的第一個元素，即'KB'。同時，{0[1]}指代該列表的第二個元素，即：'MB'。大括號以外的內容 — 包括1000，等號，還有空格等 — 則按原樣輸出。語句最后返回字符串為'1000KB = 1MB'。
>>> import humansize
>>> import sys
>>> '1MB = 1000{0.modules[humansize].SUFFIXES[1000][0]}'.format(sys)
'1MB = 1000KB'
sys模塊保存了當前正在運行的Python實例的信息。由于已經導入了這個模塊，因此可以將其作為format()方法的參數。所以替換域{0}指代sys模塊。
sys.modules is a dictionary of all the modules that have been imported in this Python instance. The keys are the module names as strings; the values are the module objects themselves. So the replacement field {0.modules} refers to the dictionary of imported modules.
sys.modules是一個保存當前Python實例中所有已經導入模塊的字典。模塊的名字作為字典的鍵；模塊自身則是鍵所對應的值。所以{0.modules}指代保存當前己被導入模塊的字典。
sys.modules['humansize']即剛才導入的humansize模塊。所以替換域{0.modules[humansize]}指代humansize模塊。請注意以上兩句在語法上輕微的不同。在實際的Python代碼中，字典sys.modules的鍵是字符串類型的；為了引用它們，我們需要在模塊名周圍放上引號（比如 'humansize'）。但是在使用替換域的時候，我們在省略了字典的鍵名周圍的引號（比如 humansize）。在此，我們引用PEP 3101：字符串格式化高級用法，“解析鍵名的規則非常簡單。如果名字以數字開頭，則它被當作數字使用，其他情況則被認為是字符串。”
sys.modules['humansize'].SUFFIXES是在humansize模塊的開頭定義的一個字典對象。 {0.modules[humansize].SUFFIXES}即指向該字典。
sys.modules['humansize'].SUFFIXES[1000]是一個SI（國際單位制）后綴列表：['KB', 'MB', 'GB', 'TB', 'PB', 'EB', 'ZB', 'YB']。所以替換域{0.modules[humansize].SUFFIXES[1000]}指向該列表。
sys.modules['humansize'].SUFFIXES[1000][0]即SI后綴列表的第一個元素：'KB'。因此，整個替換域{0.modules[humansize].SUFFIXES[1000][0]}最后都被兩個字符KB替換。
格式說明符
humansize.py中那一行奇怪的代碼：
if size < multiple:
return '{0:.1f} {1}'.format(size, suffix){1}會被傳遞給format()方法的第二個參數替換，即suffix。但是{0:.1f}是什么意思呢？它其實包含了兩方面的內容：{0}你已經能理解，:.1f則不一定了。第二部分（包括冒號及其后邊的部分）即格式說明符(format specifier)，它進一步定義了被替換的變量應該如何被格式化。
printf()函數一樣。我們可以添加使用零填充(zero-padding)，襯距(space-padding)，對齊字符串(align strings)，控制10進制數輸出精度，甚至將數字轉換成16進制數輸出。
:)標示格式說明符的開始。“.1”的意思是四舍五入到保留一們小數點。“f”的意思是定點數（與指數標記法或者其他10進制數表示方法相對應）。因此，如果給定size為698.24，suffix為'GB'，那么格式化后的字符串將是'698.2 GB'，因為698.24被四舍五入到一位小數表示，然后后綴'GB'再被追加到這個串最后。
>>> '{0:.1f} {1}'.format(698.24, 'GB')
'698.2 GB'
其他常用字符串方法
>>> s = '''Finished files are the re- ①
... sult of years of scientif-
... ic study combined with the
... experience of years.'''
>>> s.splitlines() ②
['Finished files are the re-',
'sult of years of scientif-',
'ic study combined with the',
'experience of years.']
>>> print(s.lower()) ③
finished files are the re-
sult of years of scientif-
ic study combined with the
experience of years.
>>> s.lower().count('f') ④
6
splitlines()方法以多行字符串作為輸入，返回一個由字符串組成的列表，列表的元素即原來的單行字符串。請注意，每行行末的回車符沒有被包括進去。
lower()方法把整個字符串轉換成小寫的。（類似地，upper()方法執行大寫化轉換操作。）
count()方法對串中的指定的子串進行計數。是的，在那一句中確實出現了6個字母“f”。
key1=value1&key2=value2，我們需要將其分離然后產生一個這樣形式的字典{key1: value1, key2: value2}。
>>> query = 'user=pilgrim&database=master&password=PapayaWhip'
>>> a_list = query.split('&') ①
>>> a_list
['user=pilgrim', 'database=master', 'password=PapayaWhip']
>>> a_list_of_lists = [v.split('=', 1) for v in a_list] ②
>>> a_list_of_lists
[['user', 'pilgrim'], ['database', 'master'], ['password', 'PapayaWhip']]
>>> a_dict = dict(a_list_of_lists) ③
>>> a_dict
{'password': 'PapayaWhip', 'user': 'pilgrim', 'database': 'master'}
split()方法使用一個參數，即指定的分隔符，然后根據這個分隔符將串分離成一個字符串列表。此處，分隔符即字符“&”，它還可以是其他的內容。
'key=value=foo'.split('=')，那么我們會得到一個三元素列表['key', 'value', 'foo']。）
dict()函數Python會把那個包含列表的列表(list-of-lists)轉換成字典對象。
urllib.parse.parse_qs()函數，它可以處理一些不常見的邊緣情況。
字符串的分片
>>> a_string = 'My alphabet starts where your alphabet ends.'
>>> a_string[3:11] ①
'alphabet'
>>> a_string[3:-3] ②
'alphabet starts where your alphabet en'
>>> a_string[0:2] ③
'My'
>>> a_string[:18] ④
'My alphabet starts'
>>> a_string[18:] ⑤
' where your alphabet ends.'
a_string[0:2]會返回原字符串的前兩個元素，從a_string[0]開始，直到但不包括a_string[2]。
a_string[:18]跟a_string[0:18]的效果是一樣的，因為從0開始是被Python默認的。
a_string[18:]跟a_string[18:44]的結果是一樣的，因為這個串的剛好有44個字符。這種規則存在某種有趣的對稱性。在這個由44個字符組成的串中，a_string[:18]會返回前18個字符，而a_string[18:]則會返回除了前18個字符以外字符串的剩余部分。事實上a_string[:n]總是會返回串的前n個字符，而a_string[n:]則會返回其余的部分，這與串的長度無關。
String vs. Bytes
>>> by = b'abcd\x65' ①
>>> by
b'abcde'
>>> type(by) ②
<class 'bytes'>
>>> len(by) ③
5
>>> by += b'\xff' ④
>>> by
b'abcde\xff'
>>> len(by) ⑤
6
>>> by[0] ⑥
97
>>> by[0] = 102 ⑦
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'bytes' object does not support item assignment
b''來定義bytes對象。byte字面值里的每個字節可以是ASCII字符或者是從\x00到\xff編碼了的16進制數。
bytes對象的類型是bytes。
len()來獲得bytes對象的長度。
+操作符可以連接bytes對象。操作的結果是一個新的bytes對象。
bytes對象會返回一個6字節的bytes對象。
bytes對象中的單個字節。對字符串做這種操作獲得的元素仍為字符串，而對bytes對象做這種操作的返回值則為整數。確切地說，是0–255之間的整數。
bytes對象是不可變的；我們不可以給單個字節賦上新值。如果需要改變某個字節，可以組合使用字符串的切片和連接操作(效果跟字符串是一樣的)，或者我們也可以將bytes對象轉換為bytearray對象。
>>> by = b'abcd\x65'
>>> barr = bytearray(by) ①
>>> barr
bytearray(b'abcde')
>>> len(barr) ②
5
>>> barr[0] = 102 ③
>>> barr
bytearray(b'fbcde')
bytearray()來完成從bytes對象到可變的bytearray對象的轉換。
bytes對象的操作也可以用在bytearray對象上。
bytearray對象的某個字節賦值。并且，這個值必須是0–255之間的一個整數。
>>> by = b'd'
>>> s = 'abcde'
>>> by + s ①
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: can't concat bytes to str
>>> s.count(by) ②
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: Can't convert 'bytes' object to str implicitly
>>> s.count(by.decode('ascii')) ③
1
bytes對象和字符串。他們兩種不同的數據類型。
bytes對象的出現次數進行計數，因為串里面根本沒有bytes。字符串是一系列的字符序列。也許你是想要先把這些字節序列通過某種編碼方式進行解碼獲得字符串，然后對該字符串進行計數？可以，但是需要顯式地指明它。Python 3不會隱含地將bytes轉換成字符串，或者進行相反的操作。
bytes對象轉換成字符串后該串的出現次數。
bytes對象有一個decode()方法，它使用某種字符編碼作為參數，然后依照這種編碼方式將bytes對象轉換為字符串，對應地，字符串有一個encode()方法，它也使用某種字符編碼作為參數，然后依照它將串轉換為bytes對象。在上一個例子中，解碼的過程相對直觀一些 — 使用ASCII編碼將一個字節序列轉換為字符串。同樣的過程對其他的編碼方式依然有效 — 傳統的（非Unicode）編碼方式也可以，只要它們能夠編碼串中的所有字符。
>>> a_string = '深入 Python' ①
>>> len(a_string)
9
>>> by = a_string.encode('utf-8') ②
>>> by
b'\xe6\xb7\xb1\xe5\x85\xa5 Python'
>>> len(by)
13
>>> by = a_string.encode('gb18030') ③
>>> by
b'\xc9\xee\xc8\xeb Python'
>>> len(by)
11
>>> by = a_string.encode('big5') ④
>>> by
b'\xb2`\xa4J Python'
>>> len(by)
11
>>> roundtrip = by.decode('big5') ⑤
>>> roundtrip
'深入 Python'
>>> a_string == roundtrip
True
bytes對象。它有13個字節。它是通過a_string使用UTF-8編碼而得到的一串字節序列。
bytes對象。它有11個字節。它是通過a_string使用GB18030編碼而得到的一串字節序列。
bytes對象，由11個字節組成。它又是一種完全不同的字節序列，我們通過對a_string使用Big5編碼得到。
補充內容：Python源碼的編碼方式
.py文件 — 使用的是UTF-8編碼方式。
.py文件默認的編碼方式為ASCII。Python 3的源碼的默認編碼方式為UTF-8
.py文件使用windows-1252編碼方式：
# -*- coding: windows-1252 -*-#!/usr/bin/python3
# -*- coding: windows-1252 -*-進一步閱讀