أكثر

خطأ فك ترميز Unicode لملف الأشكال في Python

خطأ فك ترميز Unicode لملف الأشكال في Python


لدي برنامج نصي بلغة Python لتحويل ملفات الأشكال إلى Geojson. يعمل الكود الخاص بي جيدًا إذا كنت أستخدم بعض بيانات الولايات المتحدة الأمريكية ، ولكن عندما أرغب في استخدام بعض الترميز الآخر ، فإنه يعطيني هذا الخطأ:

Traceback (آخر مكالمة أخيرة): ملف "C: Python33 lib tkinter__init __. py" ، السطر 1475 ، في مكالمة إرجاع self.func (* args)
ملف "C: /Users/name/PycharmProjects/desktopApp/core.py" ، السطر 105 ، في shp2geojson لـ sr في reader.shapeRecords ():
ملف "C: Python33 lib shapefile.py" ، السطر 553 ، في شكل سجلات للتسجيل في zip (self.shapes () ، self.records ())]
ملف "C: Python33 lib shapefile.py" ، السطر 525 ، في السجلات r = self .__ سجل () ملف "C: Python33 lib shapefile.py" ، السطر 501 ، في __record value = u (value ) ملف "C: Python33 lib shapefile.py" ، السطر 60 ، في u يعود v.decode ('utf-8')

خطأ UnicodeDecode: لا يمكن لبرنامج الترميز 'utf-8' فك تشفير البايت 0xe1 في الموضع 10: بايت متابعة غير صالح

كيفية إصلاح هذه المشكلة؟

استيراد ملف الشكل استيراد json def shp2geojson (): filename = askopenfilename () reader = shapefile.Reader (اسم الملف) الحقول = reader.fields [1:] field_names = [الحقل [0] للحقل في الحقول] المخزن المؤقت = [] لـ sr in Reader.shapeRecords (): atr =ict (zip (field_names، sr.record)) geom = sr.shape .__ geo_interface__ buffer.append (dict (type = "Feature"،  geometry = geom، properties = atr)) geojson = فتح ('shp.json'، "w") geojson.write (تفريغ ({"type": "FeatureCollection"،  "features": المخزن المؤقت}، المسافة البادئة = 2) + " n") geojson.close ()

لقد اكتشفت ذلك لذا أنشر الإجابة هنا:

geojson = مفتوح ('shp.json'، "w"، ترميز = "utf-8")

يضيف

ترميز = 'utf-8'

إلى هذا السطر أثناء إنشاء ملف json. يعمل بشكل رائع!


بعد كل استدعاء متوقع () ، سيتم تعيين الخصائص قبل وبعد إلى نص مطبوع بواسطة تطبيق الطفل. ستحتوي الخاصية before على كل النص حتى نمط السلسلة المتوقع.

لذا فإن الأحرف التي تراها تمثل السلاسل الأولية التي يتم إرسالها إلى المحطة والتي لن تراها عادةً عند العمل مباشرة مع المحطة. يتضمن ذلك تعليمات حول اللون ، وموضع المؤشر ، وأحرف التحكم وما إلى ذلك.

يمكنك العثور على بعض الشخصيات في مقالة ويكيبيديا هذه: ANSI_escape_code.

قد يتضمن منعهم تمامًا العثور على / كتابة محلل لهؤلاء. لذلك ربما يكون تغيير النمط الخاص بك هو الحل الأسهل؟


مشاريع ذات صلة

يحتوي هذا المستودع على الكود (في PyTorch) لـ: & quotLightNet: شبكات خفيفة الوزن لتجزئة الصورة الدلالية & quot (قيد التنفيذ) بواسطة Huijun Liu @ TU Braunschweig. يعتبر التقسيم الدلالي جزءًا مهمًا من نظام القيادة الذاتية الحديث ، حيث أن الفهم الدقيق للمشهد المحيط مهم جدًا لقرار الملاحة والقيادة للسيارة ذاتية القيادة. في الوقت الحاضر ، تتمتع الشبكات التلافيفية العميقة بالكامل (FCNs) بتأثير كبير جدًا على التجزئة الدلالية ، ولكن معظم الأبحاث ذات الصلة ركزت على تحسين دقة التجزئة بدلاً من كفاءة حساب النموذج. ومع ذلك ، غالبًا ما يعتمد نظام القيادة الذاتية على الأجهزة المدمجة ، حيث تكون موارد الحوسبة والتخزين محدودة نسبيًا. في هذا البحث ، نصف العديد من الشبكات خفيفة الوزن استنادًا إلى MobileNetV2 و ShuffleNet و Mixed-scale DenseNet لمهمة تجزئة الصور الدلالية ، بالإضافة إلى ذلك ، نقدم GAN لزيادة البيانات [17] (pix2pixHD) تسلسل القنوات المكانية المتزامنة وإثارة الأمبير (SCSE) والكتلة الميدانية المستقبلة (RFB) للشبكة المقترحة. نقيس أداءنا على مستوى البكسل في مناظر المدينة ، ونحقق ما يصل إلى 70.72٪ من الفئة mIoU و 88.27٪ cat. mIoU. نقوم بتقييم المفاضلات بين mIoU ، وعدد العمليات التي تم قياسها عن طريق ضرب الجمع (MAdd) ، وكذلك عدد المعلمات.


شاهد الفيديو: الشرح 897: حل مشكلة اللغة العربية تظهر على شكل رموز غريبة و علامات إستفهام