R语言中的编码和解码

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Nov 16, 2022

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R语言中的编码和解码

R的极客理想系列文章，涵盖了R的思想，使用，工具，创新等的一系列要点，以我个人的学习和体验去诠释R的强大。

R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域，教育，银行，电商，互联网….都在使用R语言。

要成为有理想的极客，我们不能停留在语法上，要掌握牢固的数学，概率，统计知识，同时还要有创新精神，把R语言发挥到各个领域。让我们一起动起来吧，开始R的极客理想。

关于作者：

张丹，分析师/程序员/Quant: R,Java,Nodejs
blog: http://blog.fens.me
email: bsspirit@gmail.com

转载请注明出处：
http://blog.fens.me/r-encode-decode/

前言

编码是信息从一种形式或格式转换为另一种形式的过程，解码是编码的逆过程。编码和解码的应用场景，普遍存在于数据通信，不同系统的对接，数据格式标准化等领域。

本文主要介绍了3种类型的编码和解码的方法，都有对应的R语言函数来支持，这样就让我们的开发工作变得更容易了。

base64编码和解码
URL编码和解码
序列化和反序列化

1. base64编码和解码

base64编码，是在网络数据传输过程中，一种常用的数据编码格式。Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一，Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法。Base64编码是从二进制到字符的过程，可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息。采用Base64编码具有不可读性，需要解码后才能阅读。

Base64是一种编码方式，最初是在“MIME内容传输编码规范”中提出。Base64不是一种加密算法，它是一种二进制转换到文本的编码方式，它能够将任意二进制数据转换为ASCII字符串的形式，以便在只支持文本的环境中也能够顺利地传输二进制数据。

base64编码(encode)：把二进制数据转为字符；
base64解码(decode)：把字符转为二进制数据；

我们可以使用R语言的base64enc包，进行base64编码和解码。


# 加载base64enc包
> library(base64enc)

# 原始文本数据
> value<-"abc=!@#$%^&*()_+abc试试中文"

# 字符串转换为原始字节
> x <- charToRaw(value);x
 [1] 61 62 63 3d 21 40 23 24 25 5e 26 2a 28 29 5f 2b 61 62 63
[20] ca d4 ca d4 d6 d0 ce c4

# base64编码
> y <- base64encode(x);y
[1] "YWJjPSFAIyQlXiYqKClfK2FiY8rUytTW0M7E"

# base64解码
> z <- base64decode(y);z
 [1] 61 62 63 3d 21 40 23 24 25 5e 26 2a 28 29 5f 2b 61 62 63
[20] ca d4 ca d4 d6 d0 ce c4

# 字节转换为字符串
> a <- rawToChar(z);a
[1] "abc=!@#$%^&*()_+abc试试中文"

同时，也可以使用jsonlite包进行，进行base64编码和解码。


# 加载jsonlite包
> library(jsonlite)

# 原始文本数据
> value<-"abc=!@#$%^&*()_+abc试试中文"

# base64编码，默认会做charToRaw
> a<-base64_enc(value);a
[1] "YWJjPSFAIyQlXiYqKClfK2FiY8rUytTW0M7E"

# base64解码，字节转换为字符串
> b<-rawToChar(base64_dec(a));b
[1] "abc=!@#$%^&*()_+abc试试中文"

上面2种方法，都可以正确地进行base64的编码和解码。

2. URL编码和解码

URL encoding是Uniform Resource Identifier(URI)规范文档中对特殊字符编码制定的规则。本质是把一个字符转为%加上UTF-8编码对应的16进制数字。

url编码是一种浏览器用来打包表单输入的格式的方法。浏览器从表单中获取所有的name和其中的值，将它们以name/value参数编码(移去那些不能传送的字符，将数据排行等等)作为URL的一部分或者分离地发给服务器。服务器端的表单输入格式，如: theName=Ichabod+Crane&gender=male&status=missing&headless=yes

URL 只支持 ASCII 码传输，URL encoding 使用 % 加上两个十六进制数编码不支持的字符，URL 不能含有空格，URL encoding 替换空格成 %20 。

URL编码(encode)：把URL文本转换为URL编码
URL解码(decode)：把URL编码转换为URL文本


# 原始URL
> url<-"http://blog.fens.me/abc=中@文&action=你 好"

# URL编码
> a1<-URLencode(url);a1
[1] "http://blog.fens.me/abc=%D6%D0@%CE%C4&action=%C4%E3%20%BA%C3"

# URL解码
> b1<-URLdecode(a);b1
[1] "http://blog.fens.me/abc=中@文&action=你 好"

# 把'保留'字符编码，如http://中的://
> a2<-URLencode(url,reserved = TRUE);a2
[1] "http%3A%2F%2Fblog.fens.me%2Fabc%3D%D6%D0%40%CE%C4%26action%3D%C4%E3%20%BA%C3"

# URL解码
> b2<-URLdecode(a);b2
[1] "http://blog.fens.me/abc=中@文&action=你 好"

3. 序列化和反序列化

序列化 (Serialization)是将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间，对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。以后，可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态，重新创建该对象。

序列化的目标：以某种存储形式使自定义对象持久化，将对象从一个地方传递到另一个地方,使程序更具维护性。基本上只要是涉及到跨平台存储或者进行网络传输的数据，都需要进行序列化。

seriallization 序列化：将对象转化为便于传输的格式，常见的序列化格式：二进制格式，字节数组，json字符串，xml字符串。
deseriallization 反序列化：将序列化的数据恢复为对象的过程。

字符数据序列化。


# 原始字符数据
> value<-"abc=!@#$%^&*()_+abc试试中文"

# 序列化
> a<-serialize(value,NULL);a
 [1] 58 0a 00 00 00 03 00 04 00 03 00 03 05 00 00 00 00 05 43 50
[21] 39 33 36 00 00 00 10 00 00 00 01 00 00 00 09 00 00 00 1b 61
[41] 62 63 3d 21 40 23 24 25 5e 26 2a 28 29 5f 2b 61 62 63 ca d4
[61] ca d4 d6 d0 ce c4

# 反序列化
> b<-unserialize(a);b
[1] "abc=!@#$%^&*()_+abc试试中文"

data.frame数据序列化。


# 原始数据
> dat<-mtcars[1:2,];dat
              mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4      21   6  160 110  3.9 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag  21   6  160 110  3.9 2.875 17.02  0  1    4    4

# 序列化
> a<-serialize(dat,NULL);a
  [1] 58 0a 00 00 00 03 00 04 00 03 00 03 05 00 00 00 00 05 43
 [20] 50 39 33 36 00 00 03 13 00 00 00 0b 00 00 00 0e 00 00 00
 [39] 02 40 35 00 00 00 00 00 00 40 35 00 00 00 00 00 00 00 00
 [58] 00 0e 00 00 00 02 40 18 00 00 00 00 00 00 40 18 00 00 00
 [77] 00 00 00 00 00 00 0e 00 00 00 02 40 64 00 00 00 00 00 00
 [96] 40 64 00 00 00 00 00 00 00 00 00 0e 00 00 00 02 40 5b 80
[115] 00 00 00 00 00 40 5b 80 00 00 00 00 00 00 00 00 0e 00 00
[134] 00 02 40 0f 33 33 33 33 33 33 40 0f 33 33 33 33 33 33 00
[153] 00 00 0e 00 00 00 02 40 04 f5 c2 8f 5c 28 f6 40 07 00 00
[172] 00 00 00 00 00 00 00 0e 00 00 00 02 40 30 75 c2 8f 5c 28
[191] f6 40 31 05 1e b8 51 eb 85 00 00 00 0e 00 00 00 02 00 00
[210] 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 0e 00
[229] 00 00 02 3f f0 00 00 00 00 00 00 3f f0 00 00 00 00 00 00
[248] 00 00 00 0e 00 00 00 02 40 10 00 00 00 00 00 00 40 10 00
[267] 00 00 00 00 00 00 00 00 0e 00 00 00 02 40 10 00 00 00 00
[286] 00 00 40 10 00 00 00 00 00 00 00 00 04 02 00 00 00 01 00
[305] 04 00 09 00 00 00 05 6e 61 6d 65 73 00 00 00 10 00 00 00
[324] 0b 00 04 00 09 00 00 00 03 6d 70 67 00 04 00 09 00 00 00
[343] 03 63 79 6c 00 04 00 09 00 00 00 04 64 69 73 70 00 04 00
[362] 09 00 00 00 02 68 70 00 04 00 09 00 00 00 04 64 72 61 74
[381] 00 04 00 09 00 00 00 02 77 74 00 04 00 09 00 00 00 04 71
[400] 73 65 63 00 04 00 09 00 00 00 02 76 73 00 04 00 09 00 00
[419] 00 02 61 6d 00 04 00 09 00 00 00 04 67 65 61 72 00 04 00
[438] 09 00 00 00 04 63 61 72 62 00 00 04 02 00 00 00 01 00 04
[457] 00 09 00 00 00 09 72 6f 77 2e 6e 61 6d 65 73 00 00 00 10
[476] 00 00 00 02 00 04 00 09 00 00 00 09 4d 61 7a 64 61 20 52
[495] 58 34 00 04 00 09 00 00 00 0d 4d 61 7a 64 61 20 52 58 34
[514] 20 57 61 67 00 00 04 02 00 00 00 01 00 04 00 09 00 00 00
[533] 05 63 6c 61 73 73 00 00 00 10 00 00 00 01 00 04 00 09 00
[552] 00 00 0a 64 61 74 61 2e 66 72 61 6d 65 00 00 00 fe

# 反序列化
> b<-unserialize(a);b
              mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4      21   6  160 110  3.9 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag  21   6  160 110  3.9 2.875 17.02  0  1    4    4

JSON序列化，把用于把data.frame的数据结构，转换为JSON结构的过程。


# 原始数据
> dat<-mtcars[1:2,];dat
              mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4      21   6  160 110  3.9 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag  21   6  160 110  3.9 2.875 17.02  0  1    4    4

# JSON序列化
> s1 <- serializeJSON(dat);s1
{"type":"list","attributes":{"names":{"type":"character","attributes":{},"value":["mpg","cyl","disp","hp","drat","wt","qsec","vs","am","gear","carb"]},"row.names":{"type":"character","attributes":{},"value":["Mazda RX4","Mazda RX4 Wag"]},"class":{"type":"character","attributes":{},"value":["data.frame"]}},"value":[{"type":"double","attributes":{},"value":[21,21]},{"type":"double","attributes":{},"value":[6,6]},{"type":"double","attributes":{},"value":[160,160]},{"type":"double","attributes":{},"value":[110,110]},{"type":"double","attributes":{},"value":[3.9,3.9]},{"type":"double","attributes":{},"value":[2.62,2.875]},{"type":"double","attributes":{},"value":[16.46,17.02]},{"type":"double","attributes":{},"value":[0,0]},{"type":"double","attributes":{},"value":[1,1]},{"type":"double","attributes":{},"value":[4,4]},{"type":"double","attributes":{},"value":[4,4]}]} 

# JSON反序列化
> s2 <- unserializeJSON(jsoncars);s2
              mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4      21   6  160 110  3.9 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag  21   6  160 110  3.9 2.875 17.02  0  1    4    4

# 对比序列化前后的数据是否一致
> identical(dat, s2)
[1] TRUE

本文总结了3种常用的编码和解码的方法，让R语言能在工程的过程中，有了底层工具的支持，为我们的开发有提供便利性。不用关心底层，用心做好模型。

本文代码已上传到github: https://github.com/bsspirit/encrypt/blob/master/encode.r

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