大家在 Python 开发过程中，经常会进行字符串encode为 Bytes型数据，或者把 Bytes 型数据 decode为字符串的操作。例如：
我们知道，在 Unicode 编码中，中文占3个字节，所以一个中文字符编码为 Bytes 型数
据以后，会占用3个 Bytes 字符，例如：
>>> a = '青' >>> a.encode() b'\xe9\x9d\x92' >>> b = '青南' >>> b.encode() b'\xe9\x9d\x92\xe5\x8d\x97'
注意这里的\xe9需要作为整体来看待，表示一个16进制数。
所以，当我要把 Bytes 型数据\xe9\x9d\x92\xe5\x8d\x97 转为字符串时，Python 会把\xe9\x9d\x92转成青字，把\xe5\x8d\x97转成南字，看起来，似乎是 Python 知道应该把每3个 Bytes 符号一组来进行处理。
然而，Unicode 中，emoji 表情是4个字节，例如表情符号：
🤔，它对应的 Bytes 型数据为：
\xf0\x9f\xa4\x94，如下图所示：
如果我把青🤔南转换为 Bytes 型数据，值为：
\xe9\x9d\x92\xf0\x9f\xa4\x94\xe5\x8d\x97，如下图所示，一共10个 Bytes 字符：
那么问题来了，当我对这个 Bytes 型数据进行 decode 会怎么样呢？如下图所示：
Python 可以正确地把 Bytes 数据划分为：
\xe9\x9d\x92 对应“青” \xf0\x9f\xa4\x94 对应“🤔” \xe5\x8d\x97 对应“南”
为什么 Python 知道要把\xf0\x9f\xa4\x94这4个符号分到一组？为什么不会像下面这样分组？
\xe9\x9d\x92 \xf0\x9f\xa4 \x94\xe5\x8d\x97
实际上，这个问题的原因，只有当我们用二进制来看的时候，才能发现端倪。 青对应的第一个 Bytes 字符\xe9，其中的e9是一个十六进制数字，把它转成十进制是233，转成二进制是11101001。 南对应的第一个 Bytes 字符\xe5，其中的e5是一个十六进制数字，把它转成十进制是229，转成二进制是11100101。 🤔对应的第一个 Bytes 字符\xf0，其中的f0是一个十六进制数字，把它转成十进制是240，转成二进制是11110000。如果还看不出他们的差异，那我们把他们放在一起对比一下：
11101001 11100101 11110000
看出差异了吗？中文汉字是三个字节，转换为 Bytes 型数据以后，第一个字符对应的二进制数是1110开头。emoji 是4个字节，转换为 Bytes 型数据以后，第一个字符对应的二进制数是1111开头。所以，当给定一个 Bytes 型数据需要给 Python 来转换为字符串的时候，Python 是这样判断应该有几个字符一组的。
- 给定 Bytes 型数据：
\xe9\x9d\x92\xf0\x9f\xa4\x94\xe5\x8d\x97
- 看第一个字符对应的二进制数的高4位是1110，所以当前字符和它后面两个字符（合计3个字符）一组，进行解析，得到
青字。
- 跳过已经解析的字符，直接来到第四位
\xf0，发现它对应的二进制数高4位是1111，所以这个字符和接下来3个字符（合计4个字符）一组，解析出🤔。
- 跳过已经解析的字符，来到第8位
\xe5，对应的二进制高4位是1110，因此这个字符和接下来的两个字符一组进行解析，得到南。
- 完成。对于数字和英文字母，在 Unicode 里面只使用一个字节来表示，他们的 Ascii 码小于128。而多字节的 Unicode 字符，都是从129开头，所以英文字母数字与中文混合生成的 Bytes 型数据，在解码时也不会出现分组不明确的问题。
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