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本文记录使用Python在读取文件时的一些心得体会。
不能decode bytes
使用open方法读取文件时，经常会遇到这样的问题：
UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xaa in position 205: illegal multibyte sequence
open方法原型如下：
open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)
如果encoding未指定，会使用平台默认的编码方式，该方式可通过
import locale
locale.getpreferredencoding(False)
来获得。本人的Windows为cp936，Linux为ANSI_X3.4-1968和UTF-8。
上述问题出现的原因，是因为文件全部或者部分内容的编码方式与读取的编码方式不一致。
注意：以二进制方式读写文件时，encoding参数会被忽略。
解决方案：
方案一：修改数据源的编码方式，使其以期望的格式保存，再以期望的格式打开即可。修改原始编码方式可能会造成文件乱码，慎重使用。
方案二：对于含有中文内容的文件来说，可以用包含更大容量字符数的编码方式来打开。GB2312 < GBK < GB18030
方案二：使用 errors 参数来忽略错误行，有不同的忽略级别：
- ignore：忽略由非法字符触发的编码错误
- strict：默认属性，遇到编码错误时，对外抛出
ValueError异常 - replace：使用"?"来替换非法字符
pandas的 read_csv
使用pandas，从csv格式文件中读取数据，可使用 read_csv 函数，该函数有很多有用的参数，现把常用的列举如下：
- nrows： 读取设定的行数，eg：nrows = 10，只读取前10行
- usecols:只读取指定列。eg：usecols=["name", "age"],只读取"name"和"age"列，在读取大文件时很有用。
- keep_default_na：当为空时，是否使用Nan值来代替。设置False时，表示保留原样。
- 分块读取相关：iterator、chunksize。
- encoding：指定字符集类型
- error_bad_line：当遇到异常行记录时，比如某行逗号较其他行多，导致数据列不匹配，这会触发异常，不会有DataFrame返回。可设置为False，忽略掉这些错误行。如果想知道在解析过程中，这些错误行在那里，可再设置 warn_bad_lines 为True，那么会输出解析错误行的相关信息。
Python中的编码
编码历史发展，从最开始的ASCII编码（单字节编码），到兼容ANSI和常用中文的GB2312编码（双字节编码）、GBK（对GB2313的扩展），在扩展编码中，将ASCII中原有的数字、标点和字符等统统重新编码为两字节长，这就是“全角”字符。原来在ASCII范围内的称为“半角”字符，
但这样针对每种文化各自指定一套，不利于全球交流，于是ISO国际组织针对全球现有的文化、字母和符号，指定统一编码，称为Unicode编码方式（2个字节），它只规定各种字符的二进制定义，但具体使用多少个字节来保存，没有做规定，于是出现各种Unicode传输编码，例如：UTF-8，变长编码方式，使用1~4个字节表示一个符号，根据不同符号长度而变化字节长度。ASCII字符使用一个字节，中文使用三个字节。
UTF-16，统一使用2个字节来传输。
unicode是二进制编码方式，是所有编码之间转换的中介。例如utf-8和gbk之间需要通过unicode编码进行中转，才能相互转换。python提供了encode和decode两个函数来进行编码转换。
- Python源文件头的编码说明：
#coding:utf-8 #表示Python解释器用什么样的编码去读取该文件，在该文件中，声明str = u"中国"表示str指向由utf8编码的字节流。 - str()，将各种类型转换为str。如果输入是已编码的字符串，则不做改变。如果是未编码的unicode字符串，则会编码再输出。
参考文档：
pandas系列 read_csv 与 to_csv 方法各参数详解（全，中文版）
python中文编码中文乱码问题