Python2的字符串有两种：str 和 unicode，Python3的字符串也有两种：str 和 bytes。Python2 的 str 相当于 Python3 的bytes，而unicode相当于Python3的str。
Python2里面的str和unicode是可以混用的，在都是英文字母的时候str和unicode没有区别。而Python3 严格区分文本（str）和二进制数据（bytes），文本总是unicode，用str类型，二进制数据则用bytes类型表示，这样严格的限制也让我们对如何使用它们有了清晰的认识，这是很棒的。
Python2 和 Python3 的区别
通过以下代码我们认识以下Python2和Python3的字符串混用情况：
# Python2中： In [1]: 'a' == u'a' Out[1]: True In [2]: 'a' in u'a' Out[2]: True In [3]: '编程' == u'编程' /usr/local/bin/ipython:1: UnicodeWarning: Unicode equal comparison failed to convert both arguments to Unicode - interpreting them as being unequal #!/usr/bin/python Out[3]: False In [4]: '编程' in u'编程' --------------------------------------------------------------------------- UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-4-7b677a923254> in <module>() ----> 1 '编程' in u'编程' UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xe7 in position 0: ordinal not in range(128)
# Python3中：
In [1]: 'a' == b'a'
Out[1]: False
In [2]: 'a' in b'a'
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-10-ca907fd8856f> in <module>()
----> 1 'a' in b'a'
TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'以上代码可以看到，Python2中str和unicode的在都是ascii码时混用没区别，因为unicode的ascii区域的值跟str的ascii是一样的；而对应非ascii区域（比如中文），二者又不一样了，可
以看到Python2抛出了UnicodeDecodeError的异常，相信这也是很多人处理文本时遇到过的错误；‘编程’在str类型时长度是6，而在unicode时是2。不同字符的不同表现，让Python2的str和unicode显得扑朔迷离。
在Python3中，严格区分了str和bytes，不同类型之间操作就会抛出TypeError的异常。
上面用示例阐述了Python2和Python3中字符串的不同，下面主要讲Python3中的字符串。
str和bytes之间的转换
一图胜千言：
str和bytes的相互转换
str.encode(‘encoding’) -> bytes
bytes.decode(‘encoding’) -> str
encoding 指的是具体的编码规则的名称，对于中文来说，它可以是这些值： ‘utf-8’, ‘gb2312’, ‘gbk’, ‘big5’ 等等。
不知道你有没有注意到上图中str矩形要比bytes矩形短，表示同样的内容，str的长度要小于或等于bytes的长度，你可以考虑一下原因（参考Unicode、UTF-8的编码规则）
下面看看具体代码理解一下str和bytes的相互转换：
In [16]: a = 'T恤'
In [17]: a
Out[17]: 'T恤'
In [18]: len(a)
Out[18]: 2
In [19]: b = a.encode('utf8')
In [20]: b
Out[20]: b'Txe6x81xa4'
In [21]: a == b
Out[21]: False
In [22]: c = a.encode('gbk')
In [23]: c
Out[23]: b'Txd0xf4'
In [24]: b == c
Out[24]: False
In [25]: a == c
Out[25]: False
上面str和bytes之间的转换是针对文本内容的，要是其它二进制内容（比如，图片）时，bytes就不能decode成str了，看以下代码的异常：
In [29]: img = open('str-bytes.jpg', 'rb').read()
In [30]: type(img)
Out[30]: bytes
In [31]: img.decode('utf8')
---------------------------------------------------------------------------
UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-31-c9e28f45be95> in <module>()
----> 1 img.decode('utf8')
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0: invalid start byte
因为图片中的二进制数据不符合文本数据的UTF-8编码规则。
上面获得图片数据时，我们用到了open()来读取文件，文件存储的无非是文本和二进制这两种格式，读写文件时也有分清楚编码：
In [32]: open('z.txt', 'w').write('T恤')
Out[32]: 2
In [33]: open('z.txt', 'w').write(img)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-33-4a88980b3a54> in <module>()
----> 1 open('z.txt', 'w').write(img)
TypeError: write() argument must be str, not bytes
In [34]: open('z.txt', 'wb').write(img)
Out[34]: 12147
读写二进制数据（如图片）时，要加’rb’参数，b代码binary（二进制）
读写文本数据时，一般加’b’,open()会自动转换bytes到str。
总结一下
Python3里面的str是在内存中对文本数据进行使用的，bytes是对二进制数据使用的。
str可以encode为bytes，但是bytes不一定可以decode为str。实际上bytes.decode(‘latin1’)可以称为str，也就是说decode使用的编码决定了decode()的成败，同样的，UTF-8编码的bytes字符串用GBK去decode()也会出错。
bytes一般来自网络读取的数据、从二进制文件（图片等）读取的数据、以二进制模式读取的文本文件(.txt, .html, .py, .cpp等)
由于接触一段时间后，发现部分有时候指定编码，有时候先编码再解码
涉及到参数中的encoding=''、decode()解码、encode()编码
1.requests响应内容关于text以及编码格式
响应内容
我们能读取服务器响应的内容。再次以 GitHub 时间线为例：
>>> import requests
>>> r = requests.get('https://api.github.com/events')
>>> r.text
u'[{"repository":{"open_issues":0,"url":"https://github.com/...
Requests 会自动解码来自服务器的内容。大多数 unicode 字符集都能被无缝地解码。
请求发出后，Requests 会基于 HTTP 头部对响应的编码作出有根据的推测。当你访问 r.text 之时，Requests 会使用其推测的文本编码。你可以找出 Requests 使用了什么编码，并且能够使用 r.encoding 属性来改变它：
>>> r.encoding 'utf-8' >>> r.encoding = 'ISO-8859-1'
如果你改变了编码，每当你访问 r.text ，Request 都将会使用 r.encoding 的新值。你可能希望在使用特殊逻辑计算出文本的编码的情况下来修改编码。比如 HTTP 和 XML 自身可以指定编码。这样的话，你应该使用 r.content 来找到编码，然后设置 r.encoding 为相应的编码。这样就能使用正确的编码解析 r.text 了。
在你需要的情况下，Requests 也可以使用定制的编码。如果你创建了自己的编码，并使用 codecs 模块进行注册，你就可以轻松地使用这个解码器名称作为 r.encoding 的值， 然后由 Requests 来为你处理编码。
二进制响应内容
你也能以字节的方式访问请求响应体，对于非文本请求：
>>> r.content
b'[{"repository":{"open_issues":0,"url":"https://github.com/...
Requests 会自动为你解码 gzip 和 deflate 传输编码的响应数据。
例如，以请求返回的二进制数据创建一张图片，你可以使用如下代码：
>>> from PIL import Image >>> from io import BytesIO >>> i = Image.open(BytesIO(r.content))
JSON 响应内容
Requests 中也有一个内置的 JSON 解码器，助你处理 JSON 数据：
>>> import requests
>>> r = requests.get('https://api.github.com/events')
>>> r.json()
[{u'repository': {u'open_issues': 0, u'url': 'https://github.com/...
如果 JSON 解码失败， r.json() 就会抛出一个异常。例如，响应内容是 401 (Unauthorized)，尝试访问 r.json() 将会抛出 ValueError: No JSON object could be decoded 异常。
需要注意的是，成功调用 r.json() 并**不**意味着响应的成功。有的服务器会在失败的响应中包含一个 JSON 对象（比如 HTTP 500 的错误细节）。这种 JSON 会被解码返回。要检查请求是否成功，请使用 r.raise_for_status() 或者检查 r.status_code 是否和你的期望相同。
原始响应内容
在罕见的情况下，你可能想获取来自服务器的原始套接字响应，那么你可以访问 r.raw。 如果你确实想这么干，那请你确保在初始请求中设置了 stream=True。具体你可以这么做：
>>> r = requests.get('https://api.github.com/events', stream=True)
>>> r.raw
<requests.packages.urllib3.response.HTTPResponse object at 0x101194810>
>>> r.raw.read(10)
'x1fx8bx08x00x00x00x00x00x00x03'
但一般情况下，你应该以下面的模式将文本流保存到文件：
with open(filename, 'wb') as fd:
for chunk in r.iter_content(chunk_size):
fd.write(chunk)
使用 Response.iter_content 将会处理大量你直接使用 Response.raw 不得不处理的。 当流下载时，上面是优先推荐的获取内容方式。 Note that chunk_size can be freely adjusted to a number that may better fit your use cases.