この記事では、Python を使用してバイトを文字列に変換できるさまざまな方法について説明します。
バイトを文字列に変換する
Python でバイトを文字列に変換するさまざまな方法:
データ型は、データ項目の分類または分類です。これは、特定のデータに対してどのような操作を実行できるかを示す値の種類を表します。 Python プログラミングではすべてがオブジェクトであるため、データ型は実際にはクラスであり、変数はこれらのクラスのインスタンス (オブジェクト) です。
方法 1: 使用する デコード() 方法
このメソッドは、引数文字列が目的のエンコード スキームにエンコードされる、1 つのエンコード スキームから変換するために使用されます。これはエンコードとは逆に機能します。
Python3
# Program for converting bytes> # to string using decode()> data>=> b>'GeeksForGeeks'> # display input> print>(>'
Input:'>)> print>(data)> print>(>type>(data))> # converting> output>=> data.decode()> # display output> print>(>'
Output:'>)> print>(output)> print>(>type>(output))> |
>
>
出力：
Input: b'GeeksForGeeks' Output: GeeksForGeeks>
時間計算量: ○(1)
補助スペース: ○(1)
方法 2: 使用する str() 関数
の str() Python の関数はオブジェクトの文字列バージョンを返します。
Python3
Javaの参照データ型
# Program for converting bytes to string using decode()> data>=> b>'GeeksForGeeks'> # display input> print>(>'
Input:'>)> print>(data)> print>(>type>(data))> # converting> output>=> str>(data,>'UTF-8'>)> # display output> print>(>'
Output:'>)> print>(output)> print>(>type>(output))> |
>
>
出力：
Input: b'GeeksForGeeks' Output: GeeksForGeeks>
時間計算量: ○(1)
補助スペース: ○(1)
方法 3: 使用する コーデック.デコード() 方法
このメソッドは、バイナリ文字列を通常の形式にデコードするために使用されます。
Python3
ミア・ハリファの年齢
# Program for converting bytes to string using decode()> # import required module> import> codecs> data>=> b>'GeeksForGeeks'> # display input> print>(>'
Input:'>)> print>(data)> print>(>type>(data))> # converting> output>=> codecs.decode(data)> # display output> print>(>'
Output:'>)> print>(output)> print>(>type>(output))> |
>
>
出力：
Input: b'GeeksForGeeks' Output: GeeksForGeeks>
時間計算量: ○(1)
補助スペース: ○(1)
方法 4: 使用する 地図（） b 接頭辞を使用せずに
この例では、map() 関数を使用して、プレフィックスを使用せずにバイトを文字列に変換します。 b 。
Python3
ascII>=> [>103>,>104>,>105>]> string>=> ''.join(>map>(>chr>, ascII))> print>(string)> |
xor cpp
>
>
出力：
ghi>
時間計算量: の上）
補助スペース: の上）
方法 5: パンダを使用してバイトを文字列に変換する
この例では、pandas ライブラリをインポートし、入力データセットを取得して decode() 関数を適用します。
Python3
import> pandas as pd> dic>=> {>'column'> : [ b>'Book'>, b>'Pen'>, b>'Laptop'>, b>'CPU'>]}> data>=> pd.DataFrame(data>=>dic)> > x>=> data[>'column'>].>str>.decode(>'utf-8'>)> print>(x)> |
>
>
出力：
0 Book 1 Pen 2 Laptop 3 CPU Name: column, dtype: object>