在计算机的世界里，我们看到的所有内容 —— 无论是文字、符号还是表情 —— 本质上都是一串串由0和1组成的二进制数字

那么一个我们能看懂的、有意义的符号，是如何被计算机存储，又是如何被准确无误地显示出来的呢？

这个过程就是我们今天要讲述的关于“字符”的完整故事

基础概念：字符、字形、字节与字

要理解后续的一切，我们必须先精确区分几个最基本的概念：

• 抽象的语义单位 —— 字符（Character）
• 具象的视觉单位 —— 字形（Glyph）
• 计算机的物理存储单位 —— 字节（Byte）
• 以及容易混淆的“字”——计算机的字（Word） 与 人类语言的字

字符（Character）

字符，是一个抽象的、信息的基本语义单元，是我们用来表达意义的最小符号

• 英文字母A、b、c是字符

• 数字1、2、3是字符

• 标点符号.、?、!是字符

• 汉字中、国、人是字符

• 表情符号😂、👍也是字符！

在这个层面，字符是无形的，它只关乎“是什么”，而不关乎“长什么样”或“如何存储”

字形（Glyph）

字形，是字符的具体视觉表现形式，是我们真正在屏幕上看到的那个“形状”

一个字符可以有多种不同的字形：

• 字符“拉丁字母A”可以有 A (正常), A(粗斜体), 𝔸 (空心) 等多种字形
• 同一个汉字“骨”，在宋体、楷体、草书中的字形也完全不同。

反过来，多个字符也可能组合成一个字形（这被称为“合字”或“连字”，Ligature）：

• 在某些英文字体中，字符 f 和 i 相邻时，会合并成一个单独的 fi 字形，以避免 f 的钩与 i 的点碰撞。

简单说：字符是“骨”，字形是“皮肉”。我们操作和存储的是字符，而最终渲染出来给人看的是字形。

字节（Byte）

字节，是计算机中数据存储和处理的基本单位

• 一个字节由8个比特（bit）组成，每个比特非0即1
• 一个字节能表示2⁸=256种不同的状态（0-255）

字（Word）

计算机的“字”与人类的“字”毫无必然联系

计算机中的“字”（Word）

在计算机科学中，字（Word）是CPU处理数据的自然单位，是计算机一次性读取、处理或传输的最小数据块

字的大小依赖于计算机架构：

• 16 位系统的一个字是 2 个字节（16 位）
• 32 位系统的一个字是 4 个字节（32 位）
• 64 位系统的一个字是 8 个字节（64 位）

在汇编语言和系统底层编程中，“字”是非常重要的基本数据宽度概念

人类语言中的“字”

在人类语言里，“字”指的是一个书写符号单位：

• 在中文里，“字”通常是一个汉字，例如中、国
• 在英文里，没有严格对应的“字”概念，通常用letter（字母）或word（单词）描述
• 在日语里，一个“字”可能是汉字、平假名、片假名中的任意一个符号

在大多数情况下，人类语言里的“字”可以看作是一个字符，但它们并不是严格等同的概念

我们可以认为一个英语单词是一个“字”，但它却是多个“字符”的组合

那么此时，矛盾就出现了：

世界上有成千上万个抽象的“字符”，而计算机的基本存储单元“字节”一次只能表示256种状态！

这就需要建立一套完整的映射体系，才能让所有字符都能在计算机上显示

字符集

为了让计算机能够处理字符，人们首先需要做一件事：

把世界上所有的字符收集起来，排个队，给每个字符分配一个独一无二的编号

字符集，就是这样一个“字符的集合”以及“字符与编号的对应表”。可以把它想象成一本为全世界所有字符编写的巨大“字典”，而对应的编号，我们称之为码点

字符集本身只是一套标准、一个“名册”，它只规定了“哪个字符对应哪个数字”，但还没有规定这个数字具体应该如何在计算机中用字节来存储

字符集的历史演进与兼容性问题

ASCII时代

计算机诞生于美国，最早的ASCII（American Standard Code for Information Interchange，美国信息交换标准代码）字符集是为英语环境量身定做的

它收录了128个最常用的字符，包括：

• 95个可打印字符：大小写英文字母（A-Z, a-z）、数字（0-9）、以及各种标点和符号（!,@,#等）

• 33个不可打印的控制字符：如回车（CR）、换行（LF）、制表符（Tab）等，用于控制打印机等设备

• 它的码点范围是0到127，所以用一个字节（0-255）来存储一个ASCII 字符绰绰有余

  实际上，ASCII码只用到了一个字节（8个比特）中的低7位，最高位始终为0

  例如，字符'A'的码点是 65，其二进制表示为01000001

  这个“最高位为0”的特性，为后来的扩展埋下了伏笔

ASCII码现在依然在被广泛使用，你可以在很多编程语言里面见到它，而且可以说它是现代字符编码体系的根基

地区性字符集时代

当计算机走向世界，问题出现了：

欧洲需要 é, ü，中国需要汉字，日本需要假名，单一的 ASCII 远远不够用！

于是，世界各地纷纷利用ASCII留下的“遗产”—— 那个未被使用的最高位比特0，来扩展自己的字符集

当一个字节的最高位是0时，它仍然表示一个标准的ASCII字符

当最高位是1时，它就进入了各个地区自定义的“扩展区”（码点范围 128-255）

下面是一些比较有代表性的编码方案吗，我们后面还会详细说明：

• ISO-8859-1 (Latin-1)

  面向西欧，它利用了128-255的码点来表示带音标的字母，如é、ü、© 等

• GB2312/GBK

  面向中国大陆，由于汉字数量远超128个，它采用双字节编码方案

  当检测到一个字节的最高位是1时，就认为它和紧随其后的下一个字节共同表示一个汉字

  GBK 是 GB2312 的扩展，收录了更多汉字

• BIG5

  面向中国台湾地区，同样是双字节方案，用于表示繁体字

• Shift_JIS

  面向日本，是一个更复杂的变长编码方案，用于表示日文汉字和假名

虽然这样方便了各个地区的用户，但也是之后乱码问题出现的罪魁祸首

Unicode时代

为了终结大家各用各的这种混乱，Unicode应运而生

它的目标是“天下书同文”，它不是要创造又一个与其它标准竞争的字符集，而是要统一和包容所有字符！

也就是说，它要为地球上每一种语言的每一个字符都分配一个全球唯一的码点！

这一伟大的工程应该造福了全人类·，所以我们也叫他统一码/万国码

Unicode码点的标准表示方法是用U+十六进制数字来表示：

• 汉字中 的Unicode码点是U+4E2D
• 表情😂 的Unicode码点是U+1F602

你也可能看到另一种方法：\u+十六进制数字，这是编程语言中的转义字符表示法：

• 汉字中 的Unicode转义字符是\u4E2D
• 表情😂 的Unicode转义字符是\u1F602

如何存储如此庞大的字符量呢？

Unicode标准码点范围是从U+0000到U+10FFFF，共计约1,114,112个码点

这些码点被划分成17 个平面（Planes），每个平面包含65536（即 2¹⁶）个码点：

• 基本多文种平面（BMP, Plane 0）

  包含了从U+0000到U+FFFF的码点，涵盖了世界上绝大多数常用字符，包括常用汉字

• 辅助平面（Supplementary Planes, Plane 1–16）

  包含了从U+010000到U+10FFFF的码点，用于表示生僻字、古代文字以及各种符号，比如Emoji表情

从此，无论在哪个国家、哪个平台，U+4E2D永远只代表中这一个字符

字符集标准组织

制定这些标准的是一些国际组织，其中最重要的是：

• Unicode联盟（Unicode Consortium）

  一个非营利组织，其成员包括苹果、谷歌、微软、Adobe等各大科技巨头。它负责开发、维护和推广Unicode标准，包括我们日常使用的Emoji表情的标准化

• 国际标准化组织（ISO）

  它也发布了与Unicode对应的 ISO/IEC 10646 标准，基本上可以认为Unicode和 ISO/IEC 10646 是同一个字符集标准的不同名称

至此，我们通过字符集，成功地将所有抽象的字符转化为了全球统一的数字（码点）

一个极其重要的问题：

Unicode本身只定义了码点，它并没有规定这个号码在计算机中应该如何用字节来存储！

编码

现在我们有了“字符”和“码点”的对应关系（字符集），但还有一个最关键、最实际的问题没有解决：

如何将这些码点（数字），特别是那些大于 255 的庞大数字，高效地用计算机唯一懂的语言来表示？

答案是编码 —— 将字符的码点（数字）翻译成字节序列（物理存储）的具体规则

如果说字符集是字典，那编码就是语法规则，它教我们如何用字节来书写字典里的每一个页码（码点）

编码格式

在编程领域，为了处理非ASCII字符，历史上形成了两种截然不同的解决思路

多字节字符集 (MBCS - Multi-byte Character Set)

这是一种“让程序变聪明”的编码层面解决方案

字符串在内存中仍然以char数组的形式存放，但程序在处理时，必须“意识到”这个字节序列采用了某种特定编码（如 GBK）

比如，对于C语言字符串 "你好"，在GBK编码下，它占4个字节

• strlen("你好")会返回4，因为它只认识字节
• 而一个特殊的、能识别多字节的函数mbstrlen("你好")则会返回2，因为它知道两个字节才构成一个汉字

这种方式处理起来非常复杂且极易出错，因为我们不能再想当然地通过str[i]来访问第i个字符 —— str[i]可能只是一个汉字的前半部分！字符串的截取、遍历和修改都变得困难了！

宽字符 (Wide Character)

这是一种“让数据类型变强大”的数据类型层面解决方案

它不再让程序去适应复杂的字节流，而是定义了一个新的、足够宽的数据类型，这个类型通常是2或4个字节

比如我们在C++中定义一个这样的宽字符wchar_t类型：

wchar_t* wide_str = L"你好";

wide_str数组的每个元素都能完整地存放一个字符的码点，而L前缀告诉编译器，这个字符串用宽字符存储，不是普通的char字符串

wide_str[0]就是字符你，wide_str[1]就是字符好，数组长度为2

这让字符串的索引和遍历恢复了简单

他也有不少缺点：

• 空间浪费

  即使是存储纯英文 “hello”，每个字符也要占用2或4个字节，造成空间浪费

• 跨平台困难

  虽然很难以置信，但wchar_t的具体大小在不同主流操作系统上并不统一！

  在 Windows 上它通常是 2 字节（对应 UTF-16），而在 Linux 和 macOS 上它通常是 4 字节（对应 UTF-32），这使得依赖 wchar_t 的代码难以跨平台移植！

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正是因为这两种早期方案都有明显的缺陷，现代编程实践大多推荐直接使用UTF-8编码的普通char字符串，并配合专门、可靠的库（如 ICU）来处理复杂的字符串操作

至于什么是UTF-8编码，我们接着往下看

编码方式

ASCII编码

最简单的编码，码点值就是字节值

字符'A'的码点是 65，其编码就是一个值为 65 的字节

GBK编码

GBK的全称是国标扩展码拼音“Guóbiāo Kuòzhǎn”的缩写

这是一种典型的多字节编码（MBCS），解码时检查一个字节的最高位：

• 如果为0（0-127），则它本身就是一个单字节的ASCII字符
• 如果为1（128-255），则它必须和紧随其后的下一个字节共同组成一个双字节的汉字

UTF-8编码（现代标准）

这是现代互联网的基石，它是一种针对Unicode的、可变长度的字符编码，其设计堪称精妙绝伦

它兼容ASCII编码：对英文字母和数字用1个字节编码，与ASCII完全一样，这意味着一个纯英文的ASCII文件，本身就是一个合法的UTF-8文件，无需任何转换

它对不同字符有不同字节规定：对拉丁文、希腊文用2字节；对常用汉字用3字节；对罕见字符和表情用4字节

UTF-8通过每个字节开头的几个比特来标记这个字符的长度：

• 0xxxxxxx: 单字节，表示U+0000到U+007F(ASCII)
• 110xxxxx 10xxxxxx: 双字节，由一个110开头的字节和个10开头的字节组成
• 1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx: 三字节，由一个1110开头的字节和两个10开头的字节组成
• 11110xxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx: 四字节

具体对应关系如下：

这些x是实际用来填充字符码点二进制位的地方，从右向左、从低位到高位填充

eg：汉字“中” (U+4E2D)

1. Unicode 码点：U+4E2D
2. 范围：4E2D在U+0800 - U+FFFF之间，所以需要 3 个字节
3. 二进制表示：4E2D的二进制是0100 1110 0010 1101 (16位)
4. 匹配模板：三字节模板是1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx。这个模板共有4+6+6=16个x，正好容纳16位
5. 填充
   • 最右边的6个x填入最低的6位：001101
   • 中间的6个x填入接下来的6位：111000
   • 最左边的4个x填入最高的4位：0100
6. 得到字节序列
   • 1110 0100 -> E4
   • 10 111000 -> B8
   • 10 001101 -> AD
7. 结果：汉字“中”的UTF-8编码是**E4 B8 AD**

这种设计确保了程序在任何位置开始读取字节流，都能准确判断出一个字符的起始和结束边界

UTF-16 编码

UTF-16也是一种用于编码Unicode字符的格式

它通常使用2个字节（对于BMP内的字符）或4个字节（对于辅助平面的字符）来表示一个字符

由于其大部分情况下定长的特性，便于程序内部进行索引，因此被广泛用作许多系统和语言的内部内存表示，例如Windows操作系统内核、Java语言的String类型

UTF-32 编码

类似UTF-16，它也是定长的，为每一个字符分配固定的4个字节（32位）来存储其Unicode码点值

它和UTF-16一样，在文件存储和网络传输方面不如UTF-8流行，一个主要原因就是接下来要讲的字节序问题

字节序

当一个字符需要用多个字节来表示时，就必须面对一个问题：

这些字节应该按什么顺序存储？就像写数字258，是从左到右写 2, 5, 8，还是从右到左写8, 5, 2？

这也就是所谓的字节序 —— 多字节数据在内存或文件中按字节排列的顺序

UTF-8的编码规则中，字节内部的位顺序是固定的，没有所谓“高字节”和“低字节”的问题；而UTF-16和UTF-32是定长的，而且字节内部可以交换顺序，所以会有字节序区别

常见的两种字节序：

• 大端序 (Big-Endian, BE)：高位的有效字节存放在内存的低地址（大头在前）

  这符合人类的阅读习惯

• 小端序 (Little-Endian, LE)：低位的有效字节存放在内存的低地址（小头在前）

  这在 x86 架构的计算机（我们日常使用的大多数 PC）中更为常见

比如，字符 中的UTF-16编码 (U+4E2D) 是两个字节4E和2D：

• 在大端序系统上，内存中存储为：... [地址1000]: 4E, [地址1001]: 2D ...
• 在小端序系统上，内存中存储为：... [地址1000]: 2D, [地址1001]: 4E ...

如果搞错了字节序，解码就会出错！

为了解决这个问题，人们发明了BOM(Byte Order Mark)，它是一个放在文件开头的、不可见的特殊暗号字符（码点为 U+FEFF）

通过读取文件开头的几个字节，以BOM为参考，程序就可以判断文件的字节序和编码：

• 如果文件开头是FE FF，说明是UTF-16 大端序
• 如果文件开头是FF FE，说明是UTF-16 小端序
• 如果文件开头是EF BB BF，说明是UTF-8

正如前面所说，UTF-8本身没有字节序问题，它的BOM只是用来表明这是一个UTF-8文件

然而，在Web开发和类Unix系统中，普遍推荐使用不带 BOM 的 UTF-8（UTF-8 without BOM），因为某些旧的脚本和工具可能不认识 BOM，并将其作为垃圾内容输出，导致页面顶部出现空行或其他问题

理解了前面的字符集和编码，乱码的产生原因就非常清晰了

乱码

乱码的唯一根源在于：用 A 编码方式存储的字节序列，却被当作 B 编码方式去解码和显示。

这就像你拿到一份用中文密码本加密的信息，却错误地拿了一本俄文密码本去解密，结果自然是一堆谁也看不懂的天书

字节本身是无辜的，它们只是一串0和1，真正的罪魁祸首是解码时错误的假设

错误的翻译 —— GBK打开UTF-8文件

这是最常见的场景：我们用国际标准的UTF-8创建了文件，但它被一个只认识本地编码的旧程序打开了

我们用 Python 写入一句话“你好，世界”，并明确使用utf-8编码保存，查看它UTF-8编码字节

text = "你好，世界"
utf8_bytes = text.encode('utf-8')
with open("utf8.txt", "wb") as f:
    f.write(utf8_bytes)
print(utf8_bytes.hex().upper())

输出：

E4BDA0E5A5BDEFBC8CE4B896E7958C

我们再模拟一个旧程序用gbk编码去读取这个hello_utf8.txt文件：

with open("utf8.txt", "rb") as f:
    byte_data = f.read()
#errors='replace' 表示遇到无法解码的字节时，用 '' 替换
garbled_text = byte_data.decode('gbk', errors='replace')
print(garbled_text)

输出：

浣犲ソ锛屼笘鐣�

这就是典型的乱码，因为utf-8下的E4BDA0...这串字节在GBK的字典里恰好对应了另一组完全不同的汉字

“锟斤拷”

这个著名的乱码组合，就是源于将UTF-8编码的汉字，错误地用 GBK 或其他本地编码来显示

它的成因非常特殊，它源于对“错误”本身的再次错误解读

替换字符

这个故事的主角，是一个特殊的Unicode字符 —— 替换字符

当一个程序在解码字节流时，如果遇到了一个不符合当前编码规则的、无法识别的无效字节序列，该怎么办？

一个设计良好的程序不会崩溃，而是会遵循Unicode标准，在那个出错的位置插入一个官方的替换字符，也就是**U+FFFD**，它在屏幕上通常显示为一个黑色的菱形中间带一个问号

错误的诞生

现在，让我们用代码来模拟它的产生过程：

假设一个程序（比如数据库、文本编辑器等）在处理数据时，遇到了它无法理解的字节，作为安全措施，程序在内存中生成了两个Unicode替换字符，我们在Python中可以直接用它的码点 \uFFFD 来表示：

error_text = "\uFFFD\uFFFD"

接下来，程序将包含这两个替换字符的字符串，以标准的UTF-8格式写入文件，一个U+FFFD的UTF-8编码是 3个字节：EF BF BD

utf8_error = error_text.encode('utf-8')

现在，另一个程序（或用户）错误地使用 GBK 编码来读取这串字节，注意这里必须用 gbk 编码，如果用 gb2312会因字符不全而报错：

text = utf8_error.decode('gbk')
print(f"GBK解码结果: '{text}'")

结果：

锟斤拷

其中过程是怎么样的？

1. 程序读取 EF BF BD EF BF BD这6个字节
2. GBK 解码器按两个字节一组来处理，因为它认为最高位是 1 的字节都是双字节字符的一部分：
   • 读到**EF BF，去查GB码表，这对字节恰好对应了汉字锟**
   • 接着读到**BD EF，再次去查GBK码表，这对字节也恰好有对应汉字斤**
   • 最后读到**BF BD，第三次去查GBK码表，这对字节同样对应了一个汉字拷**
3. 就这样，原本代表解码错误的、在UTF-8下有明确含义的字节序列，在 GBK解码器的一系列巧合误解之下，被翻译成了我们在座各位都无比熟悉的三个汉字——锟斤拷

锟斤拷是传播比较广泛的乱码，真正的乱码形式多种多样，网上有人整理了常见的乱码对照表：

如果你不记得什么是ISO-8859-1：地区性字符集时代

表里面提到锟拷码是gbk读取两次的结果，其实就是utf-8 ->错误字符 -> 替换字符 -> 锟斤拷

无能的编码检测

既然乱码是因编码不匹配产生的，那程序能自动检测文件的编码吗？

答案是可以，但永远不可靠

编码检测本质上是一种启发式猜测，线索极少

程序会读取一部分字节，然后用各种常见编码的规则去试，并根据以下线索进行打分：

1. BOM (Byte Order Mark)

   这是最可靠的线索，如果文件开头有EF BB BF，那几乎可以100%确定是UTF-8

   但我们上面也说过了，绝大多数文件（特别是网页）为了兼容性，并不带BOM

2. 无效字节序列

   编码有其严格的字节组合规则，如果在尝试用GBK解码时，出现了大量不符合其双字节规则的序列（像上面例子中的单个0xAA），那么程序就会认为这可能不是GBK

3. 统计学特征

   分析字节的分布规律，例如，一段英文文本如果用UTF-8编码，大部分字节都会在0-127范围内。而一段中文GBK文本，则会出现大量连续成对的大于127的字节

然而，这种方法是不可靠的：

• 对于短文本，样本太少，统计学方法完全失效

• 巧合时有发生，有些字节序列在多种编码下恰好都是“合法”的，只是代表的意义不同

  在早期的windows版本中，如果使用写字板打开txt文件，输入“联通”两个字，此时是以GBK形式保存，但由于他们的编码恰好和utf-8的双字节格式相同（比如“联”是C1 AA，即11000001 10101010），阅读器错误的使用utf-8解码它们，就会导致乱码

  还有一个著名的例子就是短语Bush hid the facts，这也是一个在中文Windows系统上曾广为人知的文本显示乱码，当它以ASCII/UTF-8保存后，如果被程序错误地当作UTF-16LE来打开，会显示出几个汉字联 আরি󏐠或类似乱码

所以，永远不要依赖自动检测！

与其让接收方去费力猜测，不如让发送方在明确标注语言，现代协议和格式都会提供这种明确指定编码的机制

例如：

HTTP响应头：服务器在返回网页时，通过这个头信息告诉浏览器用什么编码来解析

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

HTML文件头：在HTML文件内部，通过meta标签再次声明编码，作为服务器未发送上述头信息时的备用方案

<meta charset="UTF-8">

XML文件头：XML文件在第一行就声明自己的编码

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

说完了基础的，我们来说点高级的 —— 其实，Unicode远比“一个码点一个字”要复杂

除了我们看得见的字符，还存在一套系统，用于处理字符的等价性问题、组合显示以及控制文本的复杂行为

字符的变形

同形异义

同一个看起来一样的字符，在Unicode中可能有多种表示方式，这在计算机看来就是完全不同的东西

比如一个带扬抑符的字母é，它就有两种表示方式：

• 方式1 —— 预组合

  直接使用单个码点 U+00E9（é），就像一个现成的汉字一样

• 方式2 —— 组合

  使用普通字母e（U+0065），后面紧跟一个“组合扬抑符” ´（U+0301）

  这就像汉字的一个偏旁部首，会自动“贴”到前一个字母的身上，组合成需要的样子

这两种方式渲染出来的字形完全一样，但在计算机内部，它们的身份是完全不同的

如果你在一个文本中搜索 U+00E9，将无法匹配到由U+0065 + U+0301组成的那个é

历史渊源

你可能会奇怪为什么它会以两种方式存在，这其实和Unicode在设计时要兼顾的两个目标有关：

1. 兼容性 在 Unicode 出现之前，许多老字符集（如 Latin-1）已经有é这种“预组合”的单个字符

   为了兼容旧标准，Unicode 直接收录了这些单字符形式（U+00E9）

2. 可组合性 Unicode 希望支持所有语言的所有字符变化（比如加不同的重音、附加符号、数学标记等），但如果每种变化都单独收一个码点，字符集会无限膨胀

   所以，Unicode 定义了组合字符（Combining Characters）机制，允许用一个基本字母 + 一个或多个附加符号来动态组合成新字形（比如U+0065+U+0301）

归一化标准

为了解决这个问题，Unicode 定义了四种归一化标准，用于将“看起来一样但编码不同”的字符串转换为统一的、规范的表示形式

• NFC (Normalization Form C – Composition)：组合

  先将字符分解，再尽可能组合为预组合形式（比如 e + ´ → é）

  这是 W3C 推荐在网页存储和传输中使用的标准，能够保证跨平台一致性

• NFD (Normalization Form D – Decomposition)：分解

  将字符尽可能分解为基本字符和组合标记（比如 é → e + ´）

  这种形式常用于需要分析字符结构或对附加符号单独处理的场景

• NFKC (Normalization Form KC – Compatibility Composition)：兼容性组合

  在NFC的基础上，先进行兼容性分解（把全角字符、特殊样式字符等转换为标准字符），再尽可能组合

  例如，Ｈｅｌｌｏ（全角）会被转成Hello

  适合搜索、匹配、用户输入标准化等场景

• NFKD (Normalization Form KD – Compatibility Decomposition)：兼容性分解

  在NFD的基础上，额外进行兼容性分解，将外观差异但语义等价的字符统一为标准形式，并保持分解状态

  例如，罗马数字 Ⅳ 会被分解为 I + V

  常用于文本分析、去除装饰性差异等任务

前两种是比较常用的归一化方式

特殊字符

Unicode中包含很多“看不见”但有特殊功能的字符，我们上面提到的用作BOM的就是其中一种

零宽字符

看不见的字符

它们不占用任何宽度，肉眼不可见，但能产生特殊效果

• 零宽空格 (ZWSP, U+200B)

  它用于在长单词或 URL 的中间建议一个“可以换行”的位置，而不会产生一个可见的空格

  例如，在 URL thisisaverylongurlthatmightoverflow 中间插入 ZWSP，当容器宽度不够时，浏览器就可以在这里优雅地换行，而不会破坏链接

• 零宽连字 (ZWJ, U+200D)

  它用于“粘合”两个独立的字符，告诉渲染引擎将它们显示为一个组合的字形

  最著名的应用就是 Emoji 的组合： 👨 (男人) + ZWJ + 👩 (女人) + ZWJ + 👧 (女孩) + ZWJ + 👦 (男孩) = 👨‍👩‍👧‍👦 (家庭) ‍ (零宽连字) 本身不可见，但它像胶水一样把前后四个独立的 Emoji 粘合成了一个新的 Emoji

• 零宽非连字 (ZWNJ, U+200C)

  与 ZWJ 相反，它用于“切断”本应自动连接的字符

  例如，在波斯语中，某些字母会自动与后面的字母连接，插入 ZWNJ 可以强制它们断开，以显示其非连接形式

• 从左到右标记 (LRM, U+200E)

  一个不可见字符，用来强制后续字符以从左到右显示

  常用于混合方向文本中，确保英文或数字按正常方向显示。例如，在阿拉伯语句子中插入 LRM 可以保证英文单词正常显示。

• 从右到左标记 (RLM, U+200F)

  类似 LRM，但强制后续字符以从右到左方向显示

  常用于拉丁字母或数字出现在阿拉伯语或希伯来语文本时，保证它们正确的右到左排列

• 从左到右嵌入 (LRE, U+202A)

  它开始一段左到右的文本嵌入，后续字符强制从左到右显示，直到遇到对应的结束符

  在主要是阿拉伯语的文本中插入LRE和PDF，可让一段英文保持左到右排列

• 从右到左嵌入 (RLE, U+202B)

  它开始一段右到左的文本嵌入，后续字符强制从右到左显示，直到遇到结束符

  在主要为英文的文本中插入RLE和PDF，使其中一段希伯来语正常右到左排列

• 弹出方向格式 (PDF, U+202C)

  它用来结束先前的方向嵌入（LRE或RLE），恢复之前的文本方向

  例如：文本中出现LRE…PDF或RLE…PDF包裹的区域，PDF结束该嵌入状态

• 从左到右覆盖 (LRO, U+202D)

  它强制后续字符全部以从左到右方向显示，覆盖其默认方向，直到遇到PDF

  例如：在包含阿拉伯语或希伯来语的混合文本中，强制某一部分以从左到右显示

• 从右到左覆盖 (RLO, U+202E)

  与LRO相反，强制后续字符全部以从右到左方向显示，覆盖默认方向，直到遇到PDF

  这在恶意文本或混淆攻击中经常被用来制造视觉欺骗，因它会反转文字显示方向

• 不可见乘号 (INVISIBLE TIMES, U+2062)

  表示数学隐式乘法操作，但不显示任何符号，常用于数学公式排版，变量间的隐式相乘

• 不可见分隔符 (INVISIBLE SEPARATOR, U+2063)

  用作文本逻辑分隔符，但不显示任何空白或符号，方便文本内部逻辑处理

• 零宽不间断空格 (ZWNBSP, U+FEFF)

  既是零宽的不可换行空格，也常用于Unicode文档的字节顺序标记（BOM）

  在文件开头可标识文本编码，但不应随意插入文本中，以免引起显示问题

QQ的反转id

相信不少人都看见过qq群里有些人的id后面会跟着一个“喵”之类的恶搞字符

当你@他时，这个字符竟然脱离了id，出现在了我们输入的话后面！这怎么回事？

其实这就是使用了上面我们提到的零宽字符的两种：

• U+202E：从右至左覆盖
• U+202D：从左至右覆盖

比如，我有一个id是这样的：

快来艾特我\u202E喵~\u202D

因为是不可见字符，在别人眼里是看不见的（需要使用对应的编码工具，比如：unicode编码转换 ）：

快来艾特我喵~

当别人@我发言的时候（比如说“你好”，显示应该是@快来艾特我喵 你好），文字显示默认从左向右

我们使用[]代表当前输入光标的位置，左右箭头代表输入方向：

[]→
@[]→
@快[]→
@快来[]→
@快来艾[]→
@快来艾特[]→
@快来艾特我[]→

读取到这里的时候，文本框看见了控制字符U+202E，它立刻变成了从左向右输入：

@快来艾特我←[]
@快来艾特我←[]喵

输入“喵”后，他又看见了控制字符U+202D，又变回了从右向左输入：

@快来艾特我[]→喵
@快来艾特我你[]→喵
@快来艾特我你好[]→喵

输入完成之后最终效果：

@快来艾特我你好喵

这就让别人喵喵叫啦

零宽字符隐写

这种零宽字符还诞生了一种隐写方式 —— 零宽字符隐写（Zero-Width Character Steganography）

隐写技术通过在正常文本的字符间插入零宽字符，或者利用不同零宽字符的组合，来编码隐藏信息

例如，用零宽空格代表二进制的0，零宽非连接符代表1，或者通过插入或不插入零宽字符表示二进制位

这样，隐藏的信息不会被普通阅读者察觉，因为文本外观没有变化

你可以使用linux的vim编辑器打开，观察到\u这样的隐写痕迹

常用的隐写工具：

https://330k.github.io/misc_tools/unicode_steganography.html

https://yuanfux.github.io/zero-width-web/

变体选择符

变体选择符是一类特殊的Unicode码点，通常紧跟在另一个字符后面，作用是“建议”或“指定”该字符的具体显示样式（字形变体），以保证不同平台或字体能正确显示

常见变体选择符：

• U+FE0E（VS15，Variation Selector-15）表示文本形式，提示字符以普通文本风格显示
• U+FE0F（VS16，Variation Selector-16）表示表情符号形式，提示字符以彩色Emoji风格显示

比如，Unicode字符U+2764是一个“心形”符号 ❤：

• 单独使用：U+2764，显示可能是黑白符号，也可能是彩色Emoji，这依赖平台和字体
• 加上变体选择符：U+2764 U+FE0F，强制显示为彩色Emoji❤️
• 加上变体选择符：U+2764 U+FE0E，强制显示为黑白文本 ❤︎

讲了这么多，终于到实践的部分了

到目前为止，我们讨论的都是计算机如何“理解”和“存储”字符

现在，我们来看看在实际操作中，人类是如何与这个复杂的字符系统进行交互的

工具与应用

输入法（Input Method Editor, IME）

输入法并非一个普通的应用程序，而是一个专为文本输入设计的、集成在操作系统中的系统级服务或中间件

它的位置恰好位于物理键盘和当前聚焦的应用程序之间，为了让输入法能够“拦截”和“处理”按键，所有现代操作系统都提供了专门的框架来管理和集成它们：

• Windows: 文本服务框架 (Text Services Framework, TSF)

  这是一个先进的框架，允许输入法、手写识别、语音识别等多种文本服务以统一的方式与应用程序交互

  在早期，Windows使用的是一个较老的系统，名为输入法管理器 (Input Method Manager, IMM)

• macOS: Input Method Kit

  这是苹果为开发者提供的、用于构建输入法的官方框架

• Linux: IBus (Intelligent Input Bus) & Fcitx (Flexible Context-aware Input Tool for X)

  它们都采用了一种“总线”式的架构，输入法作为服务挂载在总线上，为所有应用程序提供输入服务

这些框架的核心作用，就是建立一套标准的通信协议，确保任何应用程序（只要它支持该框架）都能与任何输入法进行顺畅的对话，而无需关心对方的具体实现

当我们在键盘上敲下字母到最终输入文字，经历了什么？

我们以输入“你好”为例，一步一步看看它的过程：

步骤一：事件拦截

1. 物理按键触发

   当我们按下n键时，键盘硬件会将该按键对应的扫描码（Scan Code） 通过键盘控制器发送到计算机

   这只是一个硬件级的信号，还不知道“n”是什么意思

2. 操作系统接收与封装事件

   操作系统的输入子系统（如 Windows 的 Keyboard Class Driver、Linux 的 evdev）接收到扫描码，将其转换成虚拟键码

   这一阶段还只是“按下了哪个键”的信息，不涉及语言文字

3. IME 输入法拦截

   在操作系统将键盘事件传递给当前活动应用程序（比如聊天窗口）之前，事件会先经过输入法框架

   如果当前有 IME 处于激活状态，它会拦截并消费这个按键事件 —— 这意味着这个按键不会直接传给应用，而是先进入输入法的内部处理逻辑

4. 建立输入上下文

   IME会根据当前的焦点控件（例如一个可编辑文本框）建立一个输入上下文，用来记录本轮输入的状态：

   • 已输入的编码（例如拼音串nihao）
   • 光标位置
   • 候选词列表
   • 用户选择历史

   这一步相当于输入法开了一个“草稿本”，专门记录你正在打的这段文字

5. 生成组合字符串

   输入法会将已输入的编码（如n → ni → nih → nihao）显示在屏幕上

   这段带虚线或高亮的临时文字被称为组合字符串，它不是应用程序缓冲区里的正式文本，而是由输入法通过IME接口直接绘制到光标位置上的

   在这个阶段，应用程序并不知道这些字母是什么 —— 它只知道光标处有一个正在编辑的输入会话

步骤二：转换引擎

这是输入法最核心的部分，转换引擎根据缓冲区中的nihao，开始计算所有可能的候选结果

转换引擎主要依赖两个东西 —— 词库和语言模型：

1.词库

存储大量词语及其拼音（或其他编码）对应关系的数据集合

• 静态词库

  输入法出厂时内置的、包含数百万词条的巨大数据库。它定义了拼音与汉字、词语之间的基础对应关系

• 动态/用户词库

  记录你个人常用词汇的词典。你输入过的名字、昵称、专业术语都会被添加进来，下次输入时就会优先显示

• 云端词库

  现代输入法的“联网大脑”。它能实时从互联网上抓取最新的流行语、新闻热点、人名地名，让你的输入法永远“与时俱进”

2.语言模型

如果说词典是认字，那么语言模型就是理解语法和语境，它负责从众多同音词中，猜出你最想要的那一个

• N-gram 模型

  这是统计学模型，它通过分析海量文本数据，计算出词语组合的概率

  例如，它知道 P(好 | 你)（在“你”之后出现“好”的概率）要远远大于 P(耗 | 你)，因此，你好的排序会非常靠前

• 更先进的模型（HMM, CRF, AI）

  现代输入法普遍采用更复杂的统计模型，甚至是深度学习神经网络（如 RNN/LSTM）

  这些模型不仅看前一个词，还会综合分析整个句子的结构和语义，从而做出惊人准确的预测

  例如，当你输入jintianwanshangwomenyiqiqu时，它能直接预测出 今天晚上我们一起去，而不是一堆不相关的单字

步骤三：候选界面

1. 生成列表

   转换引擎将计算出的结果，按照概率从高到低排序，生成一个候选列表

2. 渲染窗口

   输入法的界面模块（UI）获取这个列表，然后在屏幕上绘制出我们熟悉的候选窗口

   这个窗口是一个独立的、悬浮在所有应用之上的图层，由输入法完全控制

步骤四：文本提交

1. 用户选择

   用户通过按空格、数字键或鼠标点击，在候选窗口中选择了 你好

2. 发送指令

   输入法收到用户的选择后，会向操作系统的文本服务框架发送一个提交文本的指令

3. 内容交付

   这个指令里装的，就是最终确定的字符串 你好

   更底层地看，是这两个字符的Unicode 码点序列 (U+4F60, U+597D)

4. 应用接收

   应用程序的文本框接收到这个指令，就像接收到用户用剪贴板粘贴进来一段文本一样

   它将这两个字符插入到自己的文本缓冲区中

5. 最终渲染

   应用程序调用系统的字体渲染引擎，根据当前设置的字体，将U+4F60和U+597D对应的字形绘制到屏幕上

至此，输入法绘制的临时草稿（带下划线的nihao和候选窗口）消失，你好这两个字被正式地写入了应用程序，整个输入流程完成

编码转换工具和库

在处理来自不同年代、不同地区、不同系统的数据时，编码不一致是家常便饭：

• 我们可能需要将一个使用GBK编码的旧网站数据库，迁移到新的、使用UTF-8的系统中

• 用户可能会上传各种奇奇怪怪编码的文本文件，我们的程序需要有能力正确识别和处理它们

• 我们调用的某个古老API接口，可能只接受GBK编码的请求

因此，编码转换很重要

iconv

iconv是一个乎所有类Unix系统都自带的跨平台命令行工具和编程库，专门用于字符编码的转换

格式：

iconv -f <源编码> -t <目标编码> <输入文件> -o <输出文件>

常用参数：

eg：将一个GBK编码的文件转换为UTF-8编码的格式

iconv -f GBK -t UTF-8 gbk.txt -o utf8.txt

ICU

ICU（International Components for Unicode，Unicode国际组件）是一个由IBM（International Business Machines Corporation,国际商业机器公司）开发和维护的、功能极其强大的C/C++和Java库，后来交由了Unicode联盟管理

其他语言也可以通过绑定或封装调用ICU库来使用大部分核心功能，但可能需要额外安装或配置

ICU不止是一个编码转换工具，还是一套全方位的国际化解决方案

它提供比iconv更强大、更健壮的编码转换功能，支持超过200种编码，还有以下功能：

• 字符归一化

  可以轻松地将字符串转换为NFC或NFD等范式

• 排序

  它能实现真正符合语言习惯的排序

  例如，简单的按字节排序会将b 排在 á 前面，但ICU知道在西班牙语中它们应该如何正确排序

  对于中文，它可以实现按拼音、部首或笔画排序

• 日期、时间、数字、货币格式化

  它可以根据不同国家/地区（Locale）的习惯，将同一个日期2025-08-13格式化为8/13/2025(美国)或 13/08/2025(英国)

• 文本边界分析

  它能准确地识别出单词、句子、段落的边界，这对于文本处理和搜索引擎至关重要

编程语言

现代主流编程语言都内置了强大的字符串和编码处理能力，通常足以应对日常的转换需求

比如python内部使用unicode表示字符串，并提供了.encode()和.decode()方法，之前的示例中我们也使用过

eg1：将GBK字节流转换为unicode字符串

gbk = b'\xc4\xe3\xba\xc3'  # "你好" 的 GBK 字节
unicode= gbk.decode('gbk')

eg2：接上一例，将unicode字符串编码为UTF-8字节流

utf8 = unicode.encode('utf-8')

Java, JavaScript, Go, Rust 等也都提供了类似的API，使得我们可以方便地在代码层面处理编码问题

到这里，一切的一切也就结束了

这篇文章诞生原因其实是在学linux命令的时候时常涉及字符、字等等东西，再加上以前看过不少相关文章视频，兴趣使然才写下了这些文字

编码的世界远比我想象的复杂，本文也只是冰山一角、抛砖引玉之作，系统的学习还要综合网上的资料才行

不管怎么样，希望能对你有所帮助