Символы кодировки при ошибке

Время на прочтение
9 мин

Количество просмотров 65K

Зачем эта статья?

Об обработке текстов на естественном языке сейчас знают все. Все хоть раз пробовали задавать вопрос Сири или Алисе, пользовались Grammarly (это не реклама), пробовали генераторы стихов, текстов… или просто вводили запрос в Google. Да, вот так просто. На самом деле Google понимает, что вы от него хотите, благодаря штукам, которые умеют обрабатывать и анализировать естественную речь в вашем запросе.

При анализе текста мы можем столкнуться с ситуациями, когда текст содержит специфические символы, которые необходимо проанализировать наравне с «простым текстом» (взять даже наши горячо любимые вставки на французском из «Война и мир») или формулы, например. В таком случае обработка текста может усложниться.

Вы можете заметить, что если ввести в поисковую строку запрос с символами с ударением (так называемый модифицирующий акут), к примеру «ó», поисковая система может показать результаты, содержащие слова из вашего запроса, символы с ударением уже выглядят как обычные символы.

Обратите внимание на следующий запрос:

Запрос содержит символ с модифицирующим акутом, однако во втором результате мы можем заметить, что выделено найденное слово из запроса, только вот оно не содержит вышеупомянутый символ, просто букву «о».

Конечно, уже есть много готовых инструментов, которые довольно неплохо справляются с обработкой текстов и могут делать разные крутые вещи, но я не об этом хочу вам поведать. Я не буду рассказывать про nltk, стемминг, лемматизацию и т.п. Я хочу опуститься на несколько ступенек ниже и обсудить некоторые тонкости кодировок, байтов, их обработки.

Откуда взялась статья?

Одним из важных составляющих в области ИИ является обработка текстов на естественном языке. В процессе изучения данной тематики я начал задавать себе вопросы, которые в конечном итоге привели меня к изучению кодировок, представлению текстов в памяти, как они преобразуются, приводятся к нормальной форме. Я плохо понимал эту тему в начале, потребовалось немало времени и мозгового ресурса, чтобы понять, принять и запомнить некоторые вещи. Написанием данной статьи я хочу облегчить жизнь людям, которые столкнутся с необходимостью чтения и обработки текстов на Python и самому закрепить изученное. А некоторыми полезными поинтами своего изучения я постараюсь поделиться в данной статье.

Важная ремарка: я не являюсь специалистом в области обработки текстов. Изложенный материал является результатом исключительно любительского изучения.

Проблема чтения файлов

Допустим, у нас есть файл с текстом. Нам нужно этот текст прочитать. Казалось бы, пиши себе такой вот скрипт для чтения из файла да и радуйся:

with open("some_text.txt", "r") as file:
    content = file.read()

print(content)

В файле содержится вот такое вот изречение:

pitón

что переводится с испанского как питон. Однако консоль OC Windows 10 покажет нам немного другой результат:

C:\my\habr\TextsInPython> python .\script1.py
pitón

Сейчас мы разберёмся, что именно пошло не так и по какой причине.

Кодировка

Думаю, это не будет сюрпризом, если я скажу, что любой символ, который заносится в память компьютера, хранится в виде числа, а не в виде литерала. Это число определяется как идентификатор или кодовая позиция символа. Кодировка определяет, какое именно число будет ассоциировано с символом.

Предположим, у нас есть некоторый файл с неизвестным содержимым, и нам нужно его прочитать, однако мы не знаем, какая у файла кодировка. Попробуем декодировать содержимое файла.

with open("simple_text.txt", "r") as file:
    text = file.read()
print(text)

Посмотрим на результат:

C:\my\habr\TextsInPython> python .\script2.py
ÿþ<♦8♦@♦

Очень интересно, ничего непонятно. По умолчанию Python использует кодировку utf-8, но видимо запись в файл происходила не с её помощью. Здесь нам придёт на помощь дополнительный параметр функции open — параметр encoding, который позволяет указать конкретную кодировку, в которой следует прочитать файл (или записывать в него). Попробуем перебрать несколько кодировок и найти подходящую.

codecs = ["cp1252", "cp437", "utf-16be", "utf-16"]

for codec in codecs:
    with open("simple_text.txt", "r", encoding=codec) as file:
        text = file.read()
    print(codec.rjust(12), "|", text)

Результат:

C:\my\habr\TextsInPython> python .\script3.py
      cp1252 | ÿþ<8@
       cp437 |  ■<8@
    utf-16be | 㰄㠄䀄
      utf-16 | мир

Разные кодировки расшифровывают байты из файла по-разному, то есть разным кодовым позициям могут соотвествовать разные символы. Пример примитивный, несложно догадаться, что истинная кодировка файла — это utf-16.

Важный поинт: при записи и чтении из файлов следует указывать конкретную кодировку, это позволит избежать путаницы в дальнейшем.

Ошибки, связанные с кодировками

При возникновении ошибки, связанной с кодировками, интерпретатор выдаст одно из следующих исключений:

• UnicodeError. Это общее исключение для ошибок кодировки.

• UnicodeDecodeError. Данное исключение возбуждается, если встречается кодовая позиция, которая отсутствует в кодировке.

• UnicodeEncodeError. А это исключение возбуждается, когда символ, который необходимо закодировать, незнаком для кодировки.

Попытка выполнения вот такого кода (в файле всё ещё содержится испанский питон):

with open("some_text.txt", "r", encoding="ascii") as file:
    file.read()

даст нам следующий результат:

UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xc3 in position 3: ordinal not in range(128)

Кодировка ASCII не поддерживает никакой алфавит, кроме английского. Поэтому декодирование символа «ó» вызывает у ASCII сложности. Однако Python всемогущ и есть механизм, который позволяет обработать ошибки кодировок. Это дополнительный параметр методов encode и decode — параметр errors. Он может принимать следующие значения:

Для обеих функций:

Только для метода encode:

Также отдельно выделены значения surrogatepass и surrogateescape.

Приведём пример использования таких обработчиков:

>>> text = "pitón"
>>> text.encode("ascii", errors="ignore")
b'pitn'
>>> text.encode("ascii", errors="replace")
b'pit?n'
>>> text.encode("ascii", errors="xmlcharrefreplace")
b'pitón'
>>> text.encode("ascii", errors="backslashreplace")
b'pit\\xf3n'
>>> text.encode("ascii", errors="namereplace")
b'pit\\N{LATIN SMALL LETTER O WITH ACUTE}n'

Важный поинт: если в текстах могут встретиться неожиданные для кодировки символы, во избежание возбуждения исключений можно использовать обработчики.

Cворачивание регистра

Сворачивание регистра — это попытка унифицировать текст любого представления к канонической форме. Например, приведение всего текста в нижний регистр. Также над текстом производятся некоторые преобразования (например, немецкая «эсцет» — «ß» — преобразуется в «ss»). В Python 3.3 появился метод str.casefold(), который как раз выполняет сворачивание регистра. Если текст содержит только символы кодировки latin1, результат применения этого метода будет аналогичен методу str.lower().

И по классике приведём пример:

>>> text = "Die größte Stadt der Welt liegt in China"
>>> text.casefold()
'die grösste stadt der welt liegt in china'

В результате применённый метод не только привёл весь текст к нижнему регистру, но и преобразовал специфический немецкий символ.

Важный поинт: привести текст можно не только методом str.lower(), но и методом str.casefold(), который может выполнить дополнительные преобразования текста.

Нормализация

Нормализация — это полноценное приведение текста к единому представлению.

Чтобы обозначить важность нормализации, приведём простой пример:

letter1 = "µ"
letter2 = "μ"

Внешне два этих символа выглядят абсолютно одинаково. Однако если мы попытаемся вывести имена этих символов, как их видит интерпретатор Python’a, результат нас порядком удивит.

В Python есть отличный встроенный модуль, который содержит данные о символах Unicode, их имена, являются ли они цифрамии и т.п. (методы по типу str.isdigit() берут информацию из этих данных). Воспользуемся данным модулем, чтобы вывести имена символов, исходя из информации, которая содержится в базе данных Unicode.

import unicodedata

letter1 = "µ"
letter2 = "μ"
print(unicodedata.name(letter1))
print(unicodedata.name(letter2))

Результат выполнения данного кода:

C:\my\habr\TextsInPython> python .\script7.py
MICRO SIGN
GREEK SMALL LETTER MU

Итак, интерпретатор Python’a видит эти символы как два разных, но в стандарте Unicode они имеют одинаковое отображение.Такие символы называют каноническими эквивалентами. Приложения будут считать два этих символа одинаковыми, но не интерпретатор.

Посмотрим на ещё один пример:

>>> s1 = 'café'
>>> s2 = 'cafe\u0301'
>>> s1, s2
('café', 'café')
>>> s1 == s2
False
>>> len(s1), len(s2)
(4, 5)

Данные символы также будут являться каноническими эквивалентами. Из примера мы видим, что символ «é» в стандарте Unicodeможет быть представлен двумя способами, которые к тому же имеют разную длину. Символ «é» может быть представлен одним или двумя байтами.

Решением таких конфликтов занимается нормализация. Она реализована в Python в функции unicodedata.normalize.Первым аргумент является так называемая форма нормализации — нормализации строк Unicode, которые позволяют определить, эквивалентны ли какие-либо две строки Unicode друг другу. Всего предлагается четыре формы:

Разберём каждую форму немного подробнее.

• NFC

При указании данной формы нормализации происходит каноническая композиция (как, собственно, и гласит название) кодовых позиций с целью получения самой короткой эквивалентной строки.

>>> unicodedata.normalize("NFC", s1), unicodedata.normalize("NFC", s2)
('café', 'café')
>>> len(unicodedata.normalize("NFC", s1)), len(unicodedata.normalize("NFC", s2))
(4, 4)
>>> unicodedata.normalize("NFC", s1) == unicodedata.normalize("NFC", s2)
True
>>> len(unicodedata.normalize("NFC", s1)) == len(unicodedata.normalize("NFC", s2))
True

Итак, нормализация обеих строк внешне их не изменила, однако длина строки s2 стала равной 4 (т.е. на один байт меньше). Была произведена композиция байтов e\u0301, которые являлись отображением «é». Данная последовательность была заменена на минимальное представление символа, т.е. теперь представление этого символа для интерпретатора выглядит как в строке s1. Как результат, мы видим, что длина нормализованных строк стала равной, и сами строки также стали равны.

• NFD

С этой формой ситуация аналогичная, только происходит декомпозиция байтов, т.е. разложение символа на несколько байт.

>>> unicodedata.normalize("NFD", s1), unicodedata.normalize("NFD", s2)
('café', 'café')
>>> len(unicodedata.normalize("NFD", s1)), len(unicodedata.normalize("NFD", s2))
(5, 5)
>>> unicodedata.normalize("NFD", s1) == unicodedata.normalize("NFD", s2)
True
>>> len(unicodedata.normalize("NFD", s1)) == len(unicodedata.normalize("NFD", s2))
True

Здесь мы видим, что длина строки s1 увеличилась на один байт. Думаю, уже несложно догадаться, почему.

На данном этапе настал момент ввести понятие символа совместимости. Символы совместимости (compatibility characters) были введены в Unicode ради совместимости с другими стандартами, в частности, стандарты, которые предшествовали Unicode. Это означает, что некоторые символы могут встречаться в стандарте несколько раз. Мы уже могли наблюдать это явление в начале этого раздела на примере с символом «мю». Он считается символом совместимости.

• NFKC и NFKD

При данных формах нормализации символы совместимости заменяются на его более предпочтительное представление, что также называется совместимой декомпозицией. Однако при данных формах нормализации может быть потеряно форматирование.

Немного модифицируем наш пример из начала раздела. Выведем кодовые позиции символов до и после нормализации:

import unicodedata

letter1 = "µ"
letter2 = "μ"
print("Before normalizing:", ord(letter1), ord(letter2))
letter1 = unicodedata.normalize("NFKC", letter1)
letter2 = unicodedata.normalize("NFKC", letter2)
print("After normalizing:", ord(letter1), ord(letter2))

И результат выполнения кода:

Before normalizing: 181 956
After normalizing: 956 956

Итак, мы видим, что первый символ (который являлся знаком «микро») был заменён на греческую «мю», т.е. более предпочтительное представление символа. Таким образом, если необходимо, например, провести частотный анализ текста, формы нормализации, которые затрагивают символы совместимости, могут помочь с этим, приводя символы совместимости к единому представлению.

Важный поинт: нормализация может очень помочь для поиска валидных документов или индексирования текста. Если вы занимаетесь разработкой таких систем, не стоит сбрасывать алгоритмы нормализации со счетов.

Дополнительные материалы: что использовалось в статье и что почитать по теме

«Fluent Python», Лучано Ромальо

В этой книге целая глава посвящена изучению строк, байтов и Unicode (Глава 4. Тексты и байты). Она есть на русском и английском языках, но в русском переводе допущено немало ошибок, так что открывайте русский вариант на свой страх и риск. Материал статьи в большей степени опирается на данную книгу. Некоторые примеры также взяты оттуда.

Документация для Unicode на официальном сайте Python

Куда ж без неё, родимой. Там тоже можно найти немало полезной информации, если вам понадобится работать с текстами и делать больше, чем просто считывание из файла. Хотя в некоторых случаях и на этом можно споткнуться.

Unicode® Standard Annex

Это части стандарта Unicode, которые выложены в открытый доступ в виде отдельных статей. Почитать их можно вот здесь.

ыЙТПЛБС ØàÞÚÐï ╒┌тр╪ф╪┌ПрЎ.ТруНЬ_аЭШЩ ФРбв ЬЮ!…

Нет, мы не сошли с ума. Просто сегодня будем разбираться, как устранить ошибки кодировки и вернуть на сайт читаемый текст. Узнаем, как кодировка влияет на SEO-оптимизацию, и познакомимся с полезными сервисами, которые позволят вовремя идентифицировать ошибки.

Что такое кодировка, и когда возникают ошибки с отображением текста

Если на вашем сайте вместо нормального текста отображаются странные символы или иероглифы, значит, есть проблемы с кодировкой. Впрочем, иногда кодировка на сайте является стандартизированной и выбрана корректно, но вместо текста все равно отображаются иероглифы.

Кодировка – это набор символов и система их передачи для последующего вывода на экран. Кроме алфавита при помощи кодировки передаются также специальные символы и цифры.

Сегодня массово используются 2 вида кодировки: Windows-1251 и UTF-8. Чаще всего «кракозябра» появляется, когда на одном сайте используется сразу несколько видов кодировки (да, такое бывает чаще, чем может показаться на первый взгляд).

Можно выделить и другие причины неполадок:

1. Используется устаревший браузер.
2. В браузере / программе установлена одна кодировка, на сайте – другая. В таком случае нужно поменять кодировку в программе.
3. В БД и других файлах сайта указаны несовпадающие кодировки. В этом случае нужно выбрать одну кодировку для всего сайта.

Как изменить кодировку текста в браузере

Проблему с кодировкой на стороне браузера исправить легко.

Internet Explorer

1. Открываем проблемную веб-страницу.
2. Вызываем контекстное меню, кликнув правой кнопкой мыши по любому месту на странице.
3. Выбираем «Кодировка».
4. Кликаем Unicode (UTF-8).

Chrome

Chrome современный и модный браузер, но вот кодировку стандартными средствами поменять в нем нельзя (сюрприз!). Будем делать это через расширение.

1. Открываем магазин Chrome.
2. Кликаем «Расширения» в левой части экрана.
3. Указываем слово «кодировка».
4. Устанавливаем любое подходящее расширение.

Safari

1. Выбираем пункт «Вид».
2. Кликаем по разделу «Кодировка текста».
3. Выбраем вариант Unicode (UTF-8).

Firefox

1. Выбираем пункт «Вид».
2. Кликаем по раздел «Кодировка текста».
3. Нужно выбрать вариант Unicode (UTF-8).

Как выбрать кодировку

Если в качестве CMS вы используете WordPress, Joomla, Drupal, OpenCart или TYPO3, то дополнительно настраивать ничего не нужно. Эти движки по умолчанию работает именно с UTF-8. Все должно работать из коробки. Просто убедитесь, что везде прописана UTF-8.

В самых сложных случаях придется отдельно скачивать шаблоны под конкретную кодировку, предварительно создав MySQL. Последнее актуально, например, для DLE. Если же ваш cайт полностью самописный, просто проследите за тем, чтобы везде была установлена идентичная кодировка, желательно – UTF-8.

Какую кодировку выбрать

Сегодня большинство экспертов солидарны в том, что наиболее удобной кодировкой является UTF-8. Этот стандарт поддерживает большинство браузеров, баз данных, серверов и языков. Еще одно преимущество – она изначально была кроссплатформенной.

Сквозная аналитика для чайников: подводные камни и тонкости настройки

UTF-8 может закодировать любой unicode-символ. Пожалуй, именно это достоинство позволило кодировке стать одной из самых популярных в мире.

Windows-1251 известна в меньшей степени, но Windows-1251 и не отличается такой универсальностью и распространенностью как UTF-8. Проблемы с кодировкой могут встречаться на всех сайтах, даже на отлаженных площадках, которые работают в течение многих лет. Чтобы предотвратить проблемы с «кракозябрами» на своем сайте в будущем, необходимо с самого начала выбирать единую кодировку. Как вы уже догадались, лучший кандидат на эту роль – UTF-8.

Как узнать, какая кодировка используется на моем сайте

Узнать, какая кодировка используется на всем сайте или на конкретной странице, можно за несколько секунд. Для этого нужно просмотреть исходник HTML-страницы. Чтобы увидеть его, используем одновременное нажатие горячих клавиш Сtrl + U (на «Маке» активируем шорткатом Option/Alt + Command + U). Появится такое окно:

Теперь используем сочетание горячих клавиш Ctrl + F (Command + F) – откроется окно поиска. Вводим в поисковую строку атрибут charset (он же character set, кодировка документа). После этого атрибута мы увидим знак равенства. За ним и будет указана кодировка страницы.

Если атрибут charset не задан, его придется задать. Предварительно нужно проверить сайт при помощи сторонних сервисов. Один из них – Browserstack. Платформа платная, но, чтобы проверить кодировку, платить необязательно. Достаточно открыть сайт и выбрать пункт Get started free, создать аккаунт (можно просто залогиниться при помощи «Google-аккаунта»). После авторизации появится такое окно:

Выбираем интересующую нас операционную систему / устройство и вводим сайт, который нужно протестировать:

Если с кодировкой на сайте что-то не так, все ошибки будут представлены в результатах теста.

Для проверки и определения ошибок кодировки можно использовать не только Browserstack. Альтернатива – бесплатный сервис Validator. Он позволит идентифицировать кодировку сразу по нескольким данным, включая заголовки. Пример ошибки кодировки в результатах анализа Validator:

Также неплохие возможности для проверки технических ошибок сайта дает pr-cy.ru. Не забудьте выбрать пункт «Аудит страниц»:

Хорошие инструменты для проверки кодировки предоставляют сервисы NetPeak и SeoFrog. Последний удобен еще тем, что позволяет проверить кодировку сразу по всем страницам сайта, а не только по одной.

Кодировка и оптимизация

Даже если кодировка на сайте не совсем обычная или отличается на разных страницах, Google и «Яндекс» все равно проиндексируют такой сайт, но при условии, что контент уникален и не переспамлен ключами. Одна из самых неприятных ошибок здесь – несовместимость кодировки веб-ресурса с той, которая используется на сервере. Даже в таком случае Google, например, способен корректно идентифицировать ошибку. Сайт будет в выдаче, если соответствующие условия были соблюдены.

Ошибки кодировки сами по себе не влияют на оптимизацию сайта прямым образом. Они сказываются на отказах и времени, проведенном на сайте, а также на иных поведенческих показателях аудитории.

Если на вашем сайте возникают ошибки кодировки, и контент отображается некорректно, то посетитель ни при каких обстоятельствах не будет тратить свое время, пытаясь настроить правильную кодировку и, тем более, пытаться ее преобразовать в читаемую. Большинство посетителей просто не знают, как это сделать, но даже если знают, не будут тратить время и точно уйдут к конкурентам на тот сайт, где содержимое изначально отображается корректно.

Устранить проблемы кодировки сложно: мало поменять ее на одной или нескольких страницах. Обычно приходится исправлять ее также в мете (одноименных тегах), БД MySQL, файле htaccess и других системных файлах сайта.

Как исправить ошибки кодировки на своем сайте

Инструкция предназначена только для опытных пользователей и не является призывом к действию. Код и настройки я привожу исключительно в качестве примера. Если вы решитесь вносить изменения в БД и системные файлы, особенно в root, обязательно сделайте резервную копию всех данных сайта!

Документы / HTML-файлы

Если возникают проблемы с документами, необходимо удостовериться в том, что они имеют одинаковую кодировку, и в том, что она вообще задана. Для этого открываем HTML-файл при помощи любого редактора, который позволяет работать с кодом. Например, через Notepad++. Открываем проблемный документ и выполняем следующую последовательность действий:

Htaccess

«Кракозябра» может появляться даже в тех случаях, когда ошибки в документах уже исправлены. В таком случае нужно проверить файл htaccess. Открываем его при помощи редактора кода, затем, используя одновременное сочетание горячих клавиш Ctrl + F, открываем окно «Поиск по странице» и вводим уже знакомый нам атрибут Charset. Если атрибут найден, его необходимо исправить на тот, который является стандартным для вашего сайта. Если его нет вообще, добавляем атрибут AddDefaultCharset UTF-8 в любом месте в самом начале документа.

Как файл htaccess может улучшить ваш сайт: топ-10 лайфхаков для начинающего вебмастера

Теги типа meta

Именно мета-тег используется для установки требуемой кодировки. Кроме этого, в нем прописываются и другие мета-теги, которые задействованы для хранения информации, используемой браузерами. Прописываются теги типа meta в head-разделе. Выглядит следующим образом:

<!DOCTYPE HTML> <html> <head> <title>Тег META</title> <meta charset="utf-8"> </head> <body> <p>...</p> </body> </html>

Этот код приводится в качестве примера. Не исключено появление ошибок.

Базы данных

Если «кракозябры» при открытии страниц так и не исчезают, придется проверять MySQL. Нас интересуют значения, прописанные в таблицах баз данных. Чтобы устранить эту проблему, необходимо подключиться к серверу через mysql root. Для этого выполняем следующие шаги:

Так мы приведем кодировку БД к единому стандарту UTF-8.

Онлайн-декодеры

Онлайн-декодеры и другие инструменты с аналогичным функционалом позволяют преобразовать «кракозябру» в читаемый текст. Foxtools – приятный и удобный декодер, который работает в автоматическом режиме. У Foxtools вообще много полезных инструментов:

2cyr – еще более функциональный инструмент, который не только преобразует «кракозябры» в читаемый текст, но и выводит множество возможных вариантов. Бывает и такое, что все варианты «расшифровки» являются некорректными:

Итоги

Чтобы вовремя идентифицировать проблемы с кодировкой на своем сайте, используйте перечисленные выше инструменты. Не забывайте и об онлайн-декодерах: они эффективно расшифровывают нечитаемый текст в случаях, когда необходимо быстро преобразовать «кракозябру». Помните, что иероглифы на сайте недопустимы, и устранять такие ошибки нужно как можно скорее. В противном случае ухудшатся поведенческие факторы, и сайт может навсегда выпасть из поисковой выдачи.

Usage scenario

We have implemented a webservice that our web frontend developers use (via a php api) internally to display product data. On the website the user enters something (i.e. a query string). Internally the web site makes a call to the service via the api.

Note: We use restlet, not tomcat

Original Problem

Firefox 3.0.10 seems to respect the selected encoding in the browser and encode a url according to the selected encoding. This does result in different query strings for ISO-8859-1 and UTF-8.

Our web site forwards the input from the user and does not convert it (which it should), so it may make a call to the service via the api calling a webservice using a query string that contains german umlauts.

I.e. for a query part looking like

    ...v=abcädef

if «ISO-8859-1» is selected, the sent query part looks like

...v=abc%E4def

but if «UTF-8» is selected, the sent query part looks like

...v=abc%C3%A4def

Desired Solution

As we control the service, because we’ve implemented it, we want to check on server side wether the call contains non utf-8 characters, if so, respond with an 4xx http status

Current Solution In Detail

Check for each character ( == string.substring(i,i+1) )

1. if character.getBytes()[0] equals 63 for ‘?’
2. if Character.getType(character.charAt(0)) returns OTHER_SYMBOL

Code

protected List< String > getNonUnicodeCharacters( String s ) {
  final List< String > result = new ArrayList< String >();
  for ( int i = 0 , n = s.length() ; i < n ; i++ ) {
    final String character = s.substring( i , i + 1 );
    final boolean isOtherSymbol = 
      ( int ) Character.OTHER_SYMBOL
       == Character.getType( character.charAt( 0 ) );
    final boolean isNonUnicode = isOtherSymbol 
      && character.getBytes()[ 0 ] == ( byte ) 63;
    if ( isNonUnicode )
      result.add( character );
  }
  return result;
}

Question

Will this catch all invalid (non utf encoded) characters?
Does any of you have a better (easier) solution?

Note: I checked URLDecoder with the following code

final String[] test = new String[]{
  "v=abc%E4def",
  "v=abc%C3%A4def"
};
for ( int i = 0 , n = test.length ; i < n ; i++ ) {
    System.out.println( java.net.URLDecoder.decode(test[i],"UTF-8") );
    System.out.println( java.net.URLDecoder.decode(test[i],"ISO-8859-1") );
}

This prints:

v=abc?def
v=abcädef
v=abcädef
v=abcädef

and it does not throw an IllegalArgumentException sigh

Привет, Вы узнаете про кодировки символов utf- windows-125 другие распознавание ошибок, Разберем основные ее виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое
кодировки символов utf- windows-125 другие распознавание ошибок , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Информатика.

Кодировки символов
Основы	алфавит • текст ( файл • данные ) • набор символов • конверсия
Исторические кодировки	Докомп.:	семафорная (Макарова) • Морзе • Бодо • МТК-2
Комп.:	6-битная • УПП • RADIX-50 • EBCDIC ( ДКОИ-8 ) • КОИ-7 • ISO 646
современное 8-битное представление	символы	ASCII ( управляющие • печатные ) • не-ASCII ( псевдографика )
8-битныекод.стр.	Кириллица: КОИ-8 • Основная кодировка • MacCyrillic
ISO 8859	1 (лат.) • 2 • 3 • 4 • 5 (кир.) • 6 • 7 • 8 • 9 • 10 • 11 • 12 • 13 • 14 • 15 (€) • 16
Windows	1250 • 1251 (кир.) • 1252 • 1253 • 1254 • 1255 • 1256 • 1257 • 1258 • WGL4
IBM & DOS	437 • 850 • 852 • 855 • 866 «альт.» • МИК • НИИ ЭВМ
Многобайтные	Традиционные	DBCS ( GB2312 ) • HTML
Unicode	UTF-32 • UTF-16 • UTF-8 • список символов ( кириллица )
Связанные темы	интерфейс пользователя • раскладка клавиатуры • локаль • перевод строки • шрифт • транслит • нестандартные шрифты
Утилиты	iconv • recode

UTF-8 (от англ. Unicode Transformation Format, 8-bit — «формат преобразования Юникода, 8-битный») — одна из общепринятых и стандартизированных кодировок текста, которая позволяет хранить символы Юникода используя переменное количество байт (от 1 до 6).

Стандарт UTF-8 официально закреплен в документах RFC 3629 и ISO/IEC 10646 Annex D. Кодировка нашла широкое применение в UNIX-подобных операционных системах и веб-пространстве^[1]. Сам же формат UTF-8 был изобретен 2 сентября 1992 года Кеном Томпсоном и Робом Пайком и реализован в Plan 9.^[2] В качествеBOM использует последовательность байт EF₁₆, BB₁₆, BF₁₆ (что у нее самой является трехбайтовой реализацией символа FEFF₁₆).

Одним из преимуществ является совместимость с ASCII — любые их 7-битные символы отображаются как есть, а остальные выдают пользователю мусор (шум). Поэтому в случае, если латинские буквы и простейшие знаки препинания (включая пробел) занимают существенный объем текста, UTF-8 дает выигрыш по объему по сравнению с UTF-16.^[3][4]

Принцип кодирования 

Для номеров с U+0000 по U+007F кодировка UTF-8 полностью соответствует 7-битному US-ASCII c 0 в старшем бите и занимает один байт.

Алгоритм кодирования в UTF-8 стандартизирован в RFC 3629 и состоит из 3-х пунктов:

1. Определить количество октетов (байт), требуемых для кодируемого номера символа в соответствии с таблицей:

Диапазон символов	Количество байт
00000000-0000007F	1
00000080-000007FF	2
00000800-0000FFFF	3
00010000-001FFFFF	4
00200000-03FFFFFF	5
04000000-7FFFFFFF	6

2. Подготовить старшие биты первого октета (0xxxxxx для одного октета, 110xxxxx — два, 1110xxxxx — три и т.д.). Для остальных октетов два старших бита равны 10 (10xxxxxx).

Количество байт	Значащих бит	Первый байт	Шаблон полностью
1	7	0xxxxxxx	0xxxxxxx
2	11	110xxxxx	110xxxxx 10xxxxxx
3	16	1110xxxx	1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx
4	21	11110xxx	11110xxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx
5	26	111110xx	111110xx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx
6	31	1111110x	1111110x 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx

3. Заполнить оставшиеся биты (в п.2 обозначены x) в октетах номером символа Юникода, выраженном в двоичном виде. Начать с младших битов номера символа, поставив их в младшие биты последнего октета кода. И так далее, пока все биты номера символа не будут перенесены в свободные биты октетов.

Пример

Код BOM для UTF-8 = EF BB BF(16) = 1110 1111 1011 1011 1011 1111(2)

	1 байт	2 байт	3 байт
Шаблон	1110 xxxx	10xx xxxx	10xx xxxx
BIN	1110 1111	1011 1011	1011 1111
HEX	EF	BB	BF

В таблице ниже значения представлены в шестнадцатеричной системе счисления. На практике для каждого значения выбирается единственное верное представление по алгоритму стандартизированному в RFC 3629 (с минимальной длиной байт, большие — не разрешены; и представлены для наглядности и тестов кодировщиков).

Код символа	Имя символа	1 байт	2 байта	3 байта	4 байта	5 байт	6 байт
0000	NUL	00	C0 80	E0 80 80	F0 80 80 80	F8 80 80 80 80	FC 80 80 80 80 80
0073	Малая латинская s	73	C1 B3	E0 81 B3	F0 80 81 B3	F8 80 80 81 B3	FC 80 80 80 81 B3
041A	Большая кириллическая К		D0 9A	E0 90 9A	F0 80 90 9A	F8 80 80 90 9A	FC 80 80 80 90 9A
0BF5	Символ года на тамильском ௵			E0 AF B5	F0 80 AF B5	F8 80 80 AF B5	FC 80 80 80 AF B5
26218	Китайский иероглиф

Примеры ниже приведены для быстрой ориентации в случаях некорректного декодирования текста (так называемые кракозябры^[en]).

Так выглядит фраза «Человек сейчас увидит лишь то, что ожидает увидеть.» если она воспринята декодировщиком в кодировке Windows-1251, а не UTF-8:

Человек сейчас СѓРІРеРґРеС‚ Р»Решь то, что РѕР¶Редает СѓРІРедеть.

Фраза « Человек сейчас увидит лишь то, что ожидает увидеть.» при двойном кодировании UTF-8 в UTF-8:

ЧеловеРѻ СЃРµРв»-час СѻРІРёРґРёС‚ лишь то, что ожидает Сѻвидеть.

Самосинхронизация и UTF-16 

Самосинхронизацию в UTF-8 можно рассмотреть когда вашей программе подаются случайные байты и вам нужно определить начало первого символа. Первичным признаком является сброшенный старший бит байта — это ASCII-символ. Если же он установлен, то пропускаем те байты, у которых сброшен бит перед старшим. В остальных случаях можно продолжать посимвольное поточное раскодирование.

UTF-8 обладает свойством самосинхронизации при обработке 8-битными байтами. Альтернативной UTF-8 является кодировка UTF-16, которая уже обрабатывается 16-битными словами. Возможно возникновение сомнения что UTF-16 не является самосинхронизирующейся. В настоящий момент передача данных в компьютере в подавляющем большинстве производится цельными октетами — 8 бит или ничего (см. IPv4, IPv6, SATA для современной аппаратуры и ATA с PATA для недавней). В данных условиях UTF-8 имеет преимущество в характеристике самосинхронизации перед UTF-16, если речь касается аппаратной передачи данных или работы с байтовым потоком ( чтение Unicode-данных с произвольной позиции). Если же работа осуществляется в оперативной памяти одной машины, то UTF-16 так же является самосинхронизирующейся (если аппаратура способна подавать цельные 16-битные слова).

Windows-1251

К сожалению, в одной статье не просто дать все знания про кодировки символов utf- windows-125 другие распознавание ошибок. Но я — старался.
Если ты проявишь интерес к раскрытию подробностей,я обязательно напишу продолжение! Надеюсь, что теперь ты понял что такое кодировки символов utf- windows-125 другие распознавание ошибок
и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания,
то нестесняся пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории
Информатика