Python编码转换核心是分清str与bytes、源编码和目标编码，用decode()和encode()经Unicode中转；读写文件需显式指定encoding，不确定时用chardet检测，网络响应优先用content手动解码。
Python中处理数据编码转换，核心是搞清“源编码”和“目标编码”，再用encode()和decode()精准转换，避免乱码或报错。
识别当前字符串的编码
Python 3 中字符串默认是 Unicode（str类型），不直接存编码；真正有编码的是字节序列（bytes）。所以第一步要确认你手上的数据是 str 还是 bytes：
- 如果读文件时报
UnicodeDecodeError，说明文件实际是 GBK/GBK2312/Big5 等编码，但你用 UTF-8 打开 —— 改用对应编码打开即可 - 如果打印出来是
b'\xc4\xe3\xba\xc3'这类，那就是bytes，需用.decode('gbk')转成可读字符串 - 不确定编码时，可用
chardet库检测（安装：pip install chardet）：import chardet
print(chardet.detect(b'\xc4\xe3\xba\xc3')) # {'encoding': 'GB2312', ...}
常见文件读写中的编码处理
读写文本文件时，显式指定 encoding 参数最稳妥：
- 读 GBK 编码的 CSV 或 TXT：
open('data.txt', encoding='gbk') - 写 UTF-8 文件（含中文）：
open('out.txt', 'w', encoding='utf-8') - 用
pandas读 Excel 一般不用管编码（Excel 自带编码信息），但读 CSV 时记得加encoding='gbk'或encoding='utf-8-sig'（处理带 BOM 的 UTF-8）
手动进行 bytes ↔ str 编码转换
当需要跨编码转换（比如 GBK 字节转 UTF-8 字节），必须经由 Unicode 中转：
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gbk_bytes → str：gbk_bytes.decode('gbk') -
str → utf8_bytes：text.encode('utf-8') - 合起来就是：
utf8_bytes = gbk_bytes.decode('gbk').encode('utf-8') - 出错时加
errors参数容错：.decode('gbk', errors='ignore')（跳过非法字节）或errors='replace'（替换成 ）
网络请求与 API 返回内容的编码处理
requests 获取网页或 JSON 接口时，响应体默认按 HTTP 头或 HTML meta 推断编码，但常不准：
- 查看
r.encoding是 requests 推测的编码，不一定对 - 更可靠的方式：
r.content.decode('gbk')（先取原始 bytes，再手动解码） - 如果是 JSON 接口返回中文乱码，大概率是服务端用了 GBK 但没声明，试试：
r.content.decode('gbk')后再json.loads()
基本上就这些。关键不是背命令，而是分清“我现在手里是 str 还是 bytes？它本来是什么编码？我想变成什么？”——理清这三点，编码问题就不难解。
