字元編解碼是爬蟲裡必學的一項知識，在我們的爬蟲生涯中早晚會爬到亂碼的網頁，與其遇到時驚慌失措，不如早學早好，徹底避免亂碼問題。

字元編碼簡介

什麼是字符集

在介紹字元編碼之前，我們先了解下什麼是字符集。

字元(Character)是各種文字和符號的總稱，包括各國家文字、標點符號、圖形符號、數字等。字符集(Character set)是多個字元的集合，字符集種類較多，每個字符集包含的字元個數不同，常見字符集：ASCII字符集、GBK字符集、Unicode字符集等。

什麼是字元編碼

字元編碼和字符集不同。字符集只是字元的集合，無法進行網路傳送、處理，必須經編碼後才能使用。如Unicode字符集可依不同需求以UTF-8、UTF-16、UTF-32等方式編碼。

字元編碼就是以二進位制的數字來對應字符集的字元。各個國家和地區在制定編碼標準的時候，“字元的集合”和“編碼”一般都是同時制定的。因此，平常我們所說的“字符集”，除了有“字元的集合”這層含義外，同時也包含了“編碼”的含義。

常用字符集

簡單介紹幾個常見的。

ASCII：

ASCII是學計算機同學的啟蒙字符集，一般是從這本書裡學到的：

請允許我懷舊一下，以下引用譚浩強老師的講解：

中文字符集：

GB2312：包含6763個漢字。

GBK：包含21003個漢字。GBK相容GB2312，也就是說用GB2312編碼的漢字可以用GBK來解碼。

GB18030：收錄了70000個漢字，這麼多是因為包含了少數民族文字。同樣相容GBK和GB2312。

Unicode：Unicode 是為了解決傳統的字元編碼方案的侷限而產生的，它為每種語言中的每個字元設定了統一併且唯一的二進位制編碼，以滿足跨語言、跨平臺進行文字轉換、處理的要求。具有多種編碼方式，如UTF-7、 UTF-8、UTF-16、UTF-32等。

為什麼會產生亂碼

簡單的說亂碼的出現是因為：編碼和解碼時用了不同的字符集。對應到真實生活中，就好比是一個英國人為了表示祝福在紙上寫了bless（編碼）。而一個法國人拿到了這張紙，由於在法語中bless表示受傷的意思，所以認為他想表達的是受傷（解碼）。同理，在計算機中，一個用UTF-8編碼後的字元，用GBK去解碼。由於兩個字符集的字型檔表不一樣，同一個漢字在兩個字元表的位置也不同，最終就會出現亂碼。

那麼，爬蟲中的亂碼是怎麼產生的，又該如何解決呢？

爬蟲中的亂碼

假設我們的爬蟲是java開發的，網路請求庫使用OkHttp，網頁儲存到MongoDB中。亂碼產生的過程如下：

1. OkHttp請求指定url，返回了一個GBK編碼的網頁位元組流；
2. OkHttp以預設UTF-8進行解碼（此時已亂），並以UTF-16方式編碼為Java的String型別，返回給處理程式。（為什麼以UTF-16方式編碼？因為Java的資料在記憶體中的編碼是UTF-16）；
3. 爬蟲拿到這個編碼錯誤的String型別的網頁，呼叫MongoDB的API，將資料編碼為UTF-8儲存到資料庫中。所以最後在資料庫看到的資料是亂的。

顯然，導致亂碼的根本原因就是OkHttp在最初使用了錯誤的解碼方式進行解碼。所以要解決這個問題，就要讓OkHttp知道網頁的編碼型別，進行正確的解碼。

網頁有兩種約定的方式告訴爬蟲自己使用的是什麼編碼方式：

1. Http協議的響應頭中的約定：

Content-Type: text/html;charset=utf-8

2. Html中meta標籤中的約定：

<meta http-equiv=”Content-Type” content=”text/html; charset=UTF-8“/>

從約定中獲取網頁的編碼後，Okhttp就可以正確的解碼了。然而實際情況卻並不樂觀，很多網頁並不遵守約定，缺少這兩個資訊。有人通過Alexa統計各國遵守這個約定的網頁數：

結果表明我們不能被動的依賴網頁告訴我們，而要根據網頁內容來主動探測其編碼型別。

探測字元編碼

什麼是字元編碼自動檢測?

它是指當面對一串不知道編碼資訊的位元組流的時候，嘗試著確定一種編碼方式以使我們能夠讀懂其中的文字內容。它就像我們沒有解金鑰匙的時候，嘗試破解出編碼。

那不是不可能的嗎?

通常來說，是的，不可能。但是，有一些編碼方式為特定的語言做了優化，而語言並非隨機存在的。有一些字元序列在某種語言中總是會出現，而其他一些序列對該語言來說則毫無意義。一個熟練掌握英語的人翻開報紙，然後發現“txzqJv 2!dasd0a QqdKjvz”這樣一些序列，他會馬上意識到這不是英語（即使它完全由英語中的字母組成）。通過研究許多具有“代表性(typical)”的文字，計算機演算法可以模擬人的這種對語言的感知，並且對一段文字的語言做出啟發性的猜測。換句話說就是，檢測編碼資訊就是檢測語言的型別，並輔之一些額外資訊，比如每種語言通常會使用哪些編碼方式。

這樣的演算法存在嗎?

結果證明，是的，它存在。所有主流的瀏覽器都有字元編碼自動檢測的功能，因為網際網路上總是充斥著大量缺乏編碼資訊的頁面。Mozilla Firefox包含有一個自動檢測字元編碼的庫，已經移植到Python中，叫做chardet。

chardet使用

安裝：

使用：

注意：返回結果中有confidence，即置信度，這說明探測結果不是100%準確的。

使用其他語言的小夥伴不用擔心，chardet在很多語言中都有移植版。不過C++好像沒有太好的選擇，可以考慮使用IBM的ICU(http://site.icu-project.org/)。

擴充套件閱讀

《A composite approach to language/encoding detection》

這篇論文解釋了Chardet背後使用的探測演算法，分別是“編碼模式方法”、“字元分佈方法”和“雙字元序列分佈方法”。最後說明了三種方法組合使用的必要性，並舉例說明如何組合使用。

《Charset Encoding Detection of HTML Documents A Practical Experience》

利用現有的探測技術，通過一些技巧來提高探測的準確性。主要原理是組合使用Mozilla CharDet和IBM ICU，並在探測前巧妙的去掉了HTML標籤。雖然這是伊朗大學發的Paper，但據說這種方法已經在生產環境取得了很好的效果，目前正應用在一個10億級別資料量的大型爬蟲上。

下一步

最近聊的話題越來越沉重，想必大家也累了。下期打算帶大家一起放鬆一下，聊點輕鬆的話題。從系列的開篇到現在也有半年了，技術領域有了不小的更新，出現了一些好用的工具，我們需要替換哪些工具呢？請聽下回分解！