Python でテキストファイルを扱う際、突然 UnicodeDecodeError に遭遇して作業が止まってしまった経験はありませんか。特に複数の文字エンコーディングが混在する環境では、この問題が頻繁に発生します。本記事では、エンコーディング自動判定と安全な読み込み手法を使って、この厄介なエラーを根本から解決する方法をご紹介します。

実践的なコード例とともに、初心者の方でも確実に実装できるよう、段階的に解説していきますね。

背景

UnicodeDecodeError が発生する仕組み

Python 3 では、文字列は内部的に Unicode として扱われます。しかし、ファイルシステム上のテキストファイルは、UTF-8、Shift_JIS、EUC-JP など、さまざまな文字エンコーディングで保存されているのが現実です。

Python がファイルを読み込む際、指定されたエンコーディング（デフォルトは環境依存）でバイト列を文字列にデコードしようとします。この時、ファイルの実際のエンコーディングと指定されたエンコーディングが一致しないと、デコードに失敗して UnicodeDecodeError が発生してしまいます。

以下の図は、ファイル読み込み時の文字エンコーディング処理フローを示しています。

mermaidCopy codeflowchart TB
    file["ファイル<br/>(バイト列)"] -->|読み込み| python["Python"]
    python -->|エンコーディング指定| decode["デコード処理"]
    decode -->|一致| success["文字列オブジェクト<br/>(成功)"]
    decode -->|不一致| error["UnicodeDecodeError<br/>(失敗)"]

    style success fill:#90EE90
    style error fill:#FFB6C1

この図から分かるように、デコード処理の成否は「ファイルの実際のエンコーディング」と「Python が使用するエンコーディング」の一致に依存します。

多様なエンコーディング環境

日本語環境では、特に以下のようなエンコーディングが混在しています。

#	エンコーディング	用途・特徴
1	UTF-8	Web やモダンなアプリケーションで標準
2	Shift_JIS	Windows 環境の古いファイル、Excel CSV
3	EUC-JP	Unix/Linux 環境の古いファイル
4	ISO-2022-JP	メールの本文
5	CP932	Windows の拡張 Shift_JIS

これらが混在する環境では、ファイルごとに適切なエンコーディングを判定しなければ、安全に読み込むことができません。

課題

UnicodeDecodeError の典型的なケース

実際に発生する UnicodeDecodeError の例を見てみましょう。

以下のコードは、UTF-8 を想定してファイルを読み込もうとするものです。

pythonCopy code# エラーが発生する例
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

しかし、data.txt が実際には Shift_JIS でエンコードされていた場合、次のようなエラーが発生します。

arduinoCopy codeUnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x82 in position 0: invalid start byte

エラー情報の詳細：

• エラーコード: UnicodeDecodeError
• エラーメッセージ: 'utf-8' codec can't decode byte 0x82 in position 0: invalid start byte
• 発生条件: UTF-8 として読み込もうとしたファイルが、実際には Shift_JIS などの別のエンコーディングである場合
• 原因バイト: 0x82 は Shift_JIS の 2 バイト文字の 1 バイト目であり、UTF-8 としては不正なバイト列

手動でのエンコーディング指定の限界

従来の対処法として、エンコーディングを手動で指定する方法があります。

pythonCopy code# Shift_JIS を明示的に指定
with open('data.txt', 'r', encoding='shift_jis') as f:
    content = f.read()

しかし、この方法には以下の問題があります。

#	問題点	影響
1	ファイルごとにエンコーディングが異なる場合、個別対応が必要	保守性の低下
2	エンコーディングを事前に知る必要がある	自動化が困難
3	間違ったエンコーディングを指定すると文字化けが発生	データの信頼性低下

複数のファイルを処理する場合や、外部から受け取ったファイルを扱う場合、この方法では対応しきれません。

以下の図は、手動指定の問題点を示しています。

mermaidCopy codeflowchart LR
    files["複数ファイル"] -->|UTF-8| file1["file1.txt"]
    files -->|Shift_JIS| file2["file2.csv"]
    files -->|EUC-JP| file3["file3.log"]

    file1 --> manual["手動エンコーディング<br/>指定"]
    file2 --> manual
    file3 --> manual

    manual -->|個別対応| burden["保守負担増"]
    manual -->|指定ミス| garbled["文字化け"]

    style burden fill:#FFB6C1
    style garbled fill:#FFB6C1

解決策

エンコーディング自動判定ライブラリ chardet

chardet は、バイト列から文字エンコーディングを自動的に推測する Python ライブラリです。Mozilla の Universal Charset Detector をベースにしており、高い精度でエンコーディングを判定できます。

まず、chardet をインストールしましょう。

bashCopy codeyarn add chardet

Python 環境では pip を使用します。

bashCopy codepip install chardet

chardet の基本的な使い方

chardet を使ってエンコーディングを判定する基本的な流れをご紹介します。

ステップ 1：ファイルをバイナリモードで読み込む

pythonCopy code# バイナリモードでファイルを読み込む
with open('data.txt', 'rb') as f:
    raw_data = f.read()

ファイルをバイナリモード（'rb'）で開くことで、エンコーディングを指定せずに生のバイト列を取得します。

ステップ 2：chardet でエンコーディングを判定

pythonCopy codeimport chardet

# エンコーディングを自動判定
result = chardet.detect(raw_data)
print(result)
# 出力例: {'encoding': 'shift_jis', 'confidence': 0.99, 'language': 'Japanese'}

chardet.detect() は、以下の情報を含む辞書を返します。

#	キー	説明
1	encoding	推測されたエンコーディング名
2	confidence	判定の信頼度（0.0〜1.0）
3	language	推測された言語

ステップ 3：判定されたエンコーディングでデコード

pythonCopy code# 判定されたエンコーディングで文字列にデコード
encoding = result['encoding']
text = raw_data.decode(encoding)
print(text)

このように、chardet を使えば、ファイルのエンコーディングを事前に知らなくても、自動的に適切な方法で読み込むことができます。

安全な読み込み関数の実装

実際のプロジェクトで使える、エンコーディング自動判定機能を持つ安全な読み込み関数を実装してみましょう。

基本的な安全読み込み関数

pythonCopy codeimport chardet
from typing import Tuple

def safe_read_file(file_path: str) -> Tuple[str, str]:
    """
    エンコーディングを自動判定してファイルを安全に読み込む

    Args:
        file_path: 読み込むファイルのパス

    Returns:
        (ファイル内容, 使用したエンコーディング)のタプル
    """
    # バイナリモードでファイルを読み込む
    with open(file_path, 'rb') as f:
        raw_data = f.read()

    # エンコーディングを自動判定
    detected = chardet.detect(raw_data)
    encoding = detected['encoding']
    confidence = detected['confidence']

    # 信頼度が低い場合は警告
    if confidence < 0.7:
        print(f"警告: エンコーディング判定の信頼度が低いです ({confidence:.2f})")

    # 判定されたエンコーディングでデコード
    text = raw_data.decode(encoding)

    return text, encoding

この関数は、エンコーディングを自動判定し、信頼度もチェックすることで、より安全なファイル読み込みを実現します。

エラーハンドリングを強化した実装

実運用では、さまざまなエラーケースに対応する必要があります。

pythonCopy codeimport chardet
from typing import Tuple, Optional
import logging

# ロガーの設定
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

ロギング機能を使うことで、エラーや警告を適切に記録できます。

pythonCopy codedef safe_read_file_advanced(
    file_path: str,
    fallback_encoding: str = 'utf-8',
    confidence_threshold: float = 0.7
) -> Tuple[Optional[str], Optional[str]]:
    """
    エンコーディングを自動判定してファイルを安全に読み込む（拡張版）

    Args:
        file_path: 読み込むファイルのパス
        fallback_encoding: 判定失敗時に使用するエンコーディング
        confidence_threshold: 信頼度の最低しきい値

    Returns:
        (ファイル内容, 使用したエンコーディング)のタプル
        読み込み失敗時は (None, None)
    """
    try:
        # バイナリモードでファイルを読み込む
        with open(file_path, 'rb') as f:
            raw_data = f.read()

        # ファイルが空の場合の処理
        if not raw_data:
            logger.warning(f"{file_path} は空のファイルです")
            return '', 'utf-8'

    except FileNotFoundError:
        logger.error(f"Error FileNotFoundError: ファイルが見つかりません: {file_path}")
        return None, None
    except PermissionError:
        logger.error(f"Error PermissionError: ファイルへのアクセス権限がありません: {file_path}")
        return None, None
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error {type(e).__name__}: ファイル読み込み中にエラーが発生しました: {e}")
        return None, None

ファイル読み込み時の一般的なエラー（ファイルが存在しない、権限がない等）を適切にハンドリングします。

pythonCopy code    # エンコーディングを自動判定
    try:
        detected = chardet.detect(raw_data)
        encoding = detected['encoding']
        confidence = detected['confidence']

        logger.info(f"判定結果: {encoding} (信頼度: {confidence:.2f})")

        # エンコーディングが判定できなかった場合
        if encoding is None:
            logger.warning(f"エンコーディングを判定できませんでした。{fallback_encoding} を使用します")
            encoding = fallback_encoding

        # 信頼度が低い場合
        elif confidence < confidence_threshold:
            logger.warning(
                f"エンコーディング判定の信頼度が低いです ({confidence:.2f})。"
                f"{fallback_encoding} を使用します"
            )
            encoding = fallback_encoding

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error {type(e).__name__}: エンコーディング判定中にエラーが発生しました: {e}")
        encoding = fallback_encoding

chardet による判定が失敗した場合や信頼度が低い場合は、フォールバック用のエンコーディングを使用します。

pythonCopy code    # デコード処理
    try:
        text = raw_data.decode(encoding)
        logger.info(f"{file_path} を {encoding} で正常に読み込みました")
        return text, encoding

    except UnicodeDecodeError as e:
        logger.error(
            f"UnicodeDecodeError: {encoding} でのデコードに失敗しました\n"
            f"エラー位置: {e.start}バイト目\n"
            f"問題のバイト: {e.object[e.start:e.end].hex()}"
        )

        # errors='ignore' で再試行
        try:
            text = raw_data.decode(encoding, errors='ignore')
            logger.warning(f"一部の文字を無視して読み込みました")
            return text, encoding
        except Exception as e2:
            logger.error(f"Error {type(e2).__name__}: 再試行も失敗しました: {e2}")
            return None, None

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error {type(e).__name__}: デコード中に予期しないエラーが発生しました: {e}")
        return None, None

デコードに失敗した場合は、errors='ignore' オプションを使って不正なバイトを無視する再試行を行います。

この実装により、さまざまなエラーケースに対応できる堅牢な読み込み関数が完成しました。

複数ファイルの一括処理

実務では、複数のファイルを一括で処理する必要があることが多いでしょう。

pythonCopy codeimport os
from pathlib import Path
from typing import List, Dict

def process_multiple_files(
    directory: str,
    extensions: List[str] = ['.txt', '.csv', '.log']
) -> Dict[str, Dict[str, any]]:
    """
    指定ディレクトリ内の複数ファイルを自動判定で読み込む

    Args:
        directory: 処理対象のディレクトリパス
        extensions: 処理対象のファイル拡張子リスト

    Returns:
        ファイルパスをキーとした処理結果の辞書
    """
    results = {}

    # ディレクトリ内のファイルを走査
    for file_path in Path(directory).rglob('*'):
        # 拡張子チェック
        if file_path.suffix not in extensions:
            continue

        # ファイルを安全に読み込む
        content, encoding = safe_read_file_advanced(str(file_path))

        # 結果を記録
        results[str(file_path)] = {
            'content': content,
            'encoding': encoding,
            'success': content is not None
        }

    return results

この関数を使えば、ディレクトリ内の複数ファイルを一括で処理できます。

具体例

ケース 1：異なるエンコーディングの CSV ファイル処理

実際の業務では、複数のソースから異なるエンコーディングの CSV ファイルを受け取ることがあります。

サンプルファイルの準備

まず、異なるエンコーディングでサンプルファイルを作成してみましょう。

pythonCopy codeimport csv

# UTF-8 の CSV ファイルを作成
data_utf8 = [
    ['名前', '年齢', '部署'],
    ['山田太郎', '30', '営業部'],
    ['佐藤花子', '25', '開発部']
]

with open('data_utf8.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data_utf8)

print("UTF-8 の CSV ファイルを作成しました")

pythonCopy code# Shift_JIS の CSV ファイルを作成
data_sjis = [
    ['商品名', '価格', '在庫'],
    ['ノートパソコン', '120000', '5'],
    ['マウス', '1500', '50']
]

with open('data_sjis.csv', 'w', encoding='shift_jis', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data_sjis)

print("Shift_JIS の CSV ファイルを作成しました")

自動判定を使った CSV 読み込み

作成した CSV ファイルを、エンコーディング自動判定で読み込んでみましょう。

pythonCopy codeimport csv
from io import StringIO

def read_csv_auto_encoding(file_path: str) -> List[List[str]]:
    """
    エンコーディングを自動判定して CSV を読み込む

    Args:
        file_path: CSV ファイルのパス

    Returns:
        CSV データの 2 次元リスト
    """
    # ファイルを安全に読み込む
    content, encoding = safe_read_file_advanced(file_path)

    if content is None:
        logger.error(f"{file_path} の読み込みに失敗しました")
        return []

    logger.info(f"{file_path} を {encoding} で読み込みました")

    # CSV として解析
    csv_reader = csv.reader(StringIO(content))
    data = list(csv_reader)

    return data

pythonCopy code# UTF-8 の CSV を読み込む
data1 = read_csv_auto_encoding('data_utf8.csv')
print("UTF-8 CSV の内容:")
for row in data1:
    print(row)

print()

# Shift_JIS の CSV を読み込む
data2 = read_csv_auto_encoding('data_sjis.csv')
print("Shift_JIS CSV の内容:")
for row in data2:
    print(row)

このように、エンコーディングを意識せずに、異なるエンコーディングの CSV ファイルを統一的に処理できます。

ケース 2：Web スクレイピングで取得したテキストの保存と読み込み

Web スクレイピングで取得したテキストは、さまざまなエンコーディングで保存される可能性があります。

スクレイピングデータの保存

pythonCopy codeimport requests
from bs4 import BeautifulSoup

def scrape_and_save(url: str, output_file: str, encoding: str = 'utf-8'):
    """
    Web ページをスクレイピングして指定エンコーディングで保存

    Args:
        url: スクレイピング対象の URL
        output_file: 保存先ファイルパス
        encoding: 保存時のエンコーディング
    """
    try:
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()

        # 文字エンコーディングを設定
        response.encoding = response.apparent_encoding

        # HTML を解析
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        text = soup.get_text()

        # 指定されたエンコーディングで保存
        with open(output_file, 'w', encoding=encoding) as f:
            f.write(text)

        logger.info(f"{url} から取得したテキストを {encoding} で保存しました")

    except requests.RequestException as e:
        logger.error(f"Error RequestException: スクレイピング中にエラーが発生しました: {e}")
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error {type(e).__name__}: 予期しないエラーが発生しました: {e}")

自動判定での読み込みと処理

保存したファイルを、後から読み込む際にエンコーディング自動判定を使用します。

pythonCopy codedef analyze_scraped_data(file_path: str) -> Dict[str, any]:
    """
    スクレイピングで保存したテキストファイルを分析

    Args:
        file_path: 分析対象のファイルパス

    Returns:
        分析結果の辞書
    """
    # エンコーディング自動判定で読み込む
    content, encoding = safe_read_file_advanced(file_path)

    if content is None:
        return {'error': 'ファイルの読み込みに失敗しました'}

    # テキスト分析
    lines = content.split('\n')
    words = content.split()

    return {
        'encoding': encoding,
        'total_chars': len(content),
        'total_lines': len(lines),
        'total_words': len(words),
        'first_100_chars': content[:100]
    }

pythonCopy code# 分析を実行
result = analyze_scraped_data('scraped_data.txt')
print("分析結果:")
print(f"エンコーディング: {result.get('encoding')}")
print(f"文字数: {result.get('total_chars')}")
print(f"行数: {result.get('total_lines')}")
print(f"単語数: {result.get('total_words')}")
print(f"冒頭 100 文字:\n{result.get('first_100_chars')}")

ケース 3：ログファイルの統合分析

複数のシステムから出力されたログファイルを統合分析する場合、各ログファイルのエンコーディングが異なることがあります。

ログファイルの統合読み込み

pythonCopy codefrom datetime import datetime
from typing import List

def merge_log_files(
    log_files: List[str],
    output_file: str = 'merged_log.txt'
) -> bool:
    """
    複数のログファイルを統合する

    Args:
        log_files: 統合対象のログファイルパスのリスト
        output_file: 統合後の出力ファイルパス

    Returns:
        統合が成功した場合 True
    """
    merged_content = []

    for log_file in log_files:
        # エンコーディング自動判定で読み込む
        content, encoding = safe_read_file_advanced(log_file)

        if content is None:
            logger.warning(f"{log_file} の読み込みに失敗したためスキップします")
            continue

        # ファイル情報をヘッダーとして追加
        header = f"\n{'='*60}\n"
        header += f"ソースファイル: {log_file}\n"
        header += f"エンコーディング: {encoding}\n"
        header += f"読み込み時刻: {datetime.now().isoformat()}\n"
        header += f"{'='*60}\n\n"

        merged_content.append(header)
        merged_content.append(content)

    # 統合したログを UTF-8 で保存
    try:
        with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(''.join(merged_content))

        logger.info(f"ログファイルを {output_file} に統合しました")
        return True

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error {type(e).__name__}: ログの統合中にエラーが発生しました: {e}")
        return False

統合ログの検索機能

pythonCopy codeimport re

def search_in_merged_log(
    log_file: str,
    pattern: str,
    case_sensitive: bool = False
) -> List[str]:
    """
    統合ログファイルから特定のパターンを検索

    Args:
        log_file: 検索対象のログファイルパス
        pattern: 検索パターン（正規表現）
        case_sensitive: 大文字小文字を区別するか

    Returns:
        マッチした行のリスト
    """
    # ログファイルを読み込む
    content, encoding = safe_read_file_advanced(log_file)

    if content is None:
        logger.error("ログファイルの読み込みに失敗しました")
        return []

    # 正規表現フラグの設定
    flags = 0 if case_sensitive else re.IGNORECASE

    # パターンにマッチする行を抽出
    matched_lines = []
    for line in content.split('\n'):
        if re.search(pattern, line, flags):
            matched_lines.append(line)

    logger.info(f"{len(matched_lines)} 件の一致が見つかりました")
    return matched_lines

pythonCopy code# 使用例
log_files = ['system1.log', 'system2.log', 'system3.log']
merge_log_files(log_files, 'merged_system.log')

# エラーログを検索
error_lines = search_in_merged_log('merged_system.log', r'ERROR|CRITICAL')
print(f"エラーログ: {len(error_lines)} 件")
for line in error_lines[:5]:  # 最初の 5 件を表示
    print(line)

以下の図は、ログファイル統合処理のフローを示しています。

mermaidCopy codeflowchart TB
    logs["複数ログファイル"] --> log1["system1.log<br/>(UTF-8)"]
    logs --> log2["system2.log<br/>(Shift_JIS)"]
    logs --> log3["system3.log<br/>(EUC-JP)"]

    log1 -->|自動判定| detect["chardet<br/>エンコーディング判定"]
    log2 -->|自動判定| detect
    log3 -->|自動判定| detect

    detect -->|デコード| merge["ログ統合処理"]
    merge -->|UTF-8で保存| output["merged_system.log"]
    output --> search["検索・分析"]

    style detect fill:#87CEEB
    style output fill:#90EE90

図で理解できる要点：

• 異なるエンコーディングのログファイルを自動判定で統一的に処理
• 最終的に UTF-8 で統合することで、後続の検索・分析が容易に
• エンコーディングを意識せずにログ統合が可能

ケース 4：エラーハンドリングの実践例

実際の開発では、想定外のエンコーディングや壊れたファイルに遭遇することがあります。

部分的に壊れたファイルの処理

pythonCopy codedef read_with_fallback_strategies(file_path: str) -> Tuple[Optional[str], str]:
    """
    複数のフォールバック戦略でファイルを読み込む

    Args:
        file_path: 読み込むファイルのパス

    Returns:
        (ファイル内容, 使用した戦略名)のタプル
    """
    strategies = [
        ('chardet自動判定', 'auto'),
        ('UTF-8', 'utf-8'),
        ('Shift_JIS', 'shift_jis'),
        ('EUC-JP', 'euc-jp'),
        ('CP932', 'cp932'),
        ('ISO-2022-JP', 'iso-2022-jp'),
        ('Latin-1 (バイナリ安全)', 'latin-1')
    ]

    with open(file_path, 'rb') as f:
        raw_data = f.read()

    for strategy_name, encoding in strategies:
        try:
            if encoding == 'auto':
                # chardet で自動判定
                detected = chardet.detect(raw_data)
                encoding = detected['encoding']
                if encoding is None:
                    continue

            # デコードを試行
            text = raw_data.decode(encoding)
            logger.info(f"成功: {strategy_name} ({encoding})")
            return text, strategy_name

        except (UnicodeDecodeError, LookupError):
            logger.debug(f"失敗: {strategy_name}")
            continue
        except Exception as e:
            logger.warning(f"Error {type(e).__name__}: {strategy_name} で予期しないエラー: {e}")
            continue

    # すべての戦略が失敗した場合
    logger.error("すべてのエンコーディング戦略が失敗しました")
    return None, 'none'

エラー詳細のログ記録

pythonCopy codedef read_with_detailed_error_logging(file_path: str) -> Optional[str]:
    """
    詳細なエラーログを記録しながらファイルを読み込む

    Args:
        file_path: 読み込むファイルのパス

    Returns:
        ファイル内容（失敗時は None）
    """
    try:
        with open(file_path, 'rb') as f:
            raw_data = f.read()

        # chardet で判定
        detected = chardet.detect(raw_data)
        encoding = detected['encoding']
        confidence = detected['confidence']

        logger.info(
            f"エンコーディング判定結果:\n"
            f"  ファイル: {file_path}\n"
            f"  判定: {encoding}\n"
            f"  信頼度: {confidence:.2%}\n"
            f"  ファイルサイズ: {len(raw_data)} バイト"
        )

        # デコード試行
        text = raw_data.decode(encoding)
        return text

    except UnicodeDecodeError as e:
        logger.error(
            f"UnicodeDecodeError 詳細:\n"
            f"  ファイル: {file_path}\n"
            f"  エンコーディング: {encoding}\n"
            f"  エラー位置: {e.start}-{e.end} バイト目\n"
            f"  問題のバイト: {e.object[e.start:e.end].hex()}\n"
            f"  前後のバイト: {e.object[max(0,e.start-10):e.end+10].hex()}"
        )
        return None

    except Exception as e:
        logger.error(
            f"Error {type(e).__name__}:\n"
            f"  ファイル: {file_path}\n"
            f"  メッセージ: {str(e)}"
        )
        return None

これらのエラーハンドリング機能により、問題の原因を特定しやすくなります。

まとめ

Python での UnicodeDecodeError は、文字エンコーディングの不一致が原因で発生する厄介な問題ですが、適切な対策を講じることで確実に解決できます。

本記事では、以下の重要なポイントをご紹介しました。

#	ポイント	効果
1	chardet ライブラリによる自動判定	エンコーディングを事前に知らなくても読み込み可能
2	段階的なエラーハンドリング	ファイル読み込み、判定、デコードの各段階で適切な対処
3	フォールバック戦略の実装	判定失敗時の安全な代替手段の確保
4	詳細なログ記録	トラブルシューティングの効率化
5	複数ファイルの一括処理	実務での効率的な運用

特に、safe_read_file_advanced() 関数は、実際のプロジェクトですぐに使える実装例として、ぜひ活用してください。エンコーディングの問題で悩む時間を大幅に削減できるはずです。

また、エラーハンドリングを適切に行うことで、問題が発生した際の原因特定も容易になります。エラーコードとエラーメッセージを詳細にログ記録することで、検索性も向上しますね。

今後は、文字エンコーディングを意識せずに、安心してテキストファイルを扱えるようになるでしょう。本記事が、皆さまの Python 開発をより快適にする一助となれば幸いです。

関連リンク

• chardet - PyPI - chardet ライブラリの公式ページ
• Python 公式ドキュメント - Unicode HOWTO - Python での Unicode 処理の詳細
• PEP 263 -- Defining Python Source Code Encodings - Python のソースコードエンコーディング定義
• Python 公式ドキュメント - codecs モジュール - 標準ライブラリの codec 関連機能
• Python 公式ドキュメント - logging モジュール - ロギング機能の詳細