Mozilla nsUniversalDetector (привязки к Perl: Encode::Detect/Encode::Detect::Detector) доказано в миллион раз.

Моя попытка такой эвристики (при условии, что вы исключили ASCII и UTF-8):

• Если 0x7f - 0x9f вообще не отображаются, это, вероятно, ISO-8859-1, потому что это очень редко используемые управляющие коды.
• Если 0x91 - 0x94 появляются на лоте, это, вероятно, Windows-1252, потому что это "умные кавычки", безусловно, наиболее вероятные символы в этом диапазоне, которые будут использоваться в тексте на английском языке. Чтобы быть более уверенным, вы можете искать пары.
• В противном случае это MacRoman, особенно если вы видите много от 0xd2 до 0xd5 (что там, где типографские кавычки находятся в MacRoman).

Боковое примечание:

Для таких файлов, как источник Java, где нет такой объект существует внутри файла, вы поместите кодировку раньше расширение, например SomeClass-utf8.java

Не делайте этого!!

Компилятор Java ожидает, что имена файлов будут соответствовать именам классов, поэтому переименование файлов приведет к несовместимости исходного кода. Правильнее было бы угадать кодировку, а затем использовать инструмент native2ascii для преобразования всех символов, отличных от ASCII, в Unicode escape-последовательности.

"Perl, C, Java или Python, и в этом порядке": интересное отношение: -)

"у нас есть хорошая замена знания, если что-то, вероятно, UTF-8": на самом деле вероятность того, что файл, содержащий значимый текст, закодированный в какой-либо другой кодировке, использующей байты с высоким битом, будет успешно декодироваться, поскольку UTF-8 исчезающе мало.

Стратегии UTF-8 (наименее предпочтительный язык):

# 100% Unicode-standard-compliant UTF-8
def utf8_strict(text):
    try:
        text.decode('utf8')
        return True
    except UnicodeDecodeError:
        return False

# looking for almost all UTF-8 with some junk
def utf8_replace(text):
    utext = text.decode('utf8', 'replace')
    dodgy_count = utext.count(u'\uFFFD') 
    return dodgy_count, utext
    # further action depends on how large dodgy_count / float(len(utext)) is

# checking for UTF-8 structure but non-compliant
# e.g. encoded surrogates, not minimal length, more than 4 bytes:
# Can be done with a regex, if you need it

Как только вы решили, что это ни ASCII, ни UTF-8:

Извещатели из набора символов Mozilla, о которых я знаю, не поддерживают MacRoman и в любом случае не очень хорошо работают на 8-битных кодировках, особенно на английском языке, потому что AFAICT зависит от проверки, имеет ли смысл декодирование на данном языке, игнорируя знаки пунктуации и основываясь на широком выборе документов на этом языке.

Как отмечали другие, у вас действительно есть только символы с префиксом с высоким битом, чтобы различать cp1252 и macroman. Я бы предложил обучить модель типа Mozilla для ваших собственных документов, а не Шекспира или Хансарда или Библии KJV, и учесть все 256 байт. Я полагаю, что ваши файлы не имеют разметки (HTML, XML и т.д.) В них, что искажает вероятности чего-то шокирующего.

Вы упомянули файлы, которые в основном UTF-8, но не могут декодироваться. Вы также должны быть очень подозрительны:

(1) файлы, которые якобы закодированы в ISO-8859-1, но содержат "управляющие символы" в диапазоне от 0x80 до 0x9F включительно... это настолько распространено, что проект стандарта HTML5 говорит об декодировании ВСЕХ потоков HTML, объявленных как ISO-8859-1 с использованием cp1252.

(2) файлы, которые декодируют ОК как UTF-8, но полученный Юникод содержит "управляющие символы" в диапазоне U + 0080 до U + 009F включительно... это может быть результатом перекодирования cp1252/cp850 (видно, что это происходит! )/etc файлы из "ISO-8859-1" в UTF-8.

Справочная информация. У меня есть проект wet-Sunday-day, чтобы создать на основе Python детектор набора символов, ориентированный на файл (вместо веб-ориентированного), и хорошо работает с 8-битными наборами символов, включая legacy ** n такие, как cp850 и cp437. Это нигде не было в прайм-тайм. Я заинтересован в подготовке файлов; являются ли ваши файлы ISO-8859-1/cp1252/MacRoman одинаково "необремененными", как вы ожидаете, что любое решение для кода будет?

Как вы обнаружили, нет идеального способа решить эту проблему, потому что без неявных знаний о том, какая кодировка используется файлом, все 8-битные кодировки являются точно такими же: коллекция байтов. Все байты действительны для всех 8-битных кодировок.

Лучшее, на что вы можете надеяться, - это какой-то алгоритм, который анализирует байты, и на основе вероятностей определенного байта, используемого на определенном языке с определенной кодировкой, угадает, в какой кодировке используются файлы. Но это должно знать, какой язык использует файл, и становится совершенно бесполезным, когда у вас есть файлы со смешанными кодировками.

В верхней части, если вы знаете, что текст в файле написан на английском языке, тогда вы вряд ли заметите какую-либо разницу в зависимости от того, какую кодировку вы решите использовать для этого файла, так как различия между всеми упомянутыми кодировками все локализованные в частях кодировок, которые указывают символы, которые обычно не используются на английском языке. У вас могут быть некоторые проблемы, когда текст использует специальное форматирование или специальные версии пунктуации (например, CP1252 имеет несколько версий символов кавычек), но для сущности текста проблем не будет.

У кого-нибудь еще была проблема с zillion устаревшими текстовыми файлами, случайно закодированными? Если да, то как вы пытались ее решить и насколько вы были успешны?

В настоящее время я пишу программу, которая переводит файлы в XML. Он должен автоопределять тип каждого файла, что является надмножеством проблемы определения кодировки текстового файла. Для определения кодирования я использую байесовский подход. То есть мой классификационный код вычисляет вероятность (вероятность), что текстовый файл имеет определенную кодировку для всех кодировок, которые он понимает. Затем программа выбирает наиболее вероятный декодер. Байесовский подход работает так для каждой кодировки.

• Задайте начальную (предыдущую) вероятность того, что файл находится в кодировке, на основе частот каждой кодировки.
• Осмотрите каждый байт по очереди в файле. Посмотрите на значение байта, чтобы определить соотношение между указанным значением байта и фактическим файлом в этой кодировке. Используйте эту корреляцию, чтобы вычислить новую (заднюю) вероятность того, что файл находится в кодировке. Если у вас больше байтов для проверки, используйте заднюю вероятность этого байта как предыдущую вероятность, когда вы исследуете следующий байт.
• Когда вы дойдете до конца файла (я на самом деле смотрю только первые 1024 байта), у вас есть вероятность того, что файл находится в кодировке.

Понятно, что теорема Байеса становится очень простой, если вместо вычисления вероятностей вы вычисляете информационный контент, который является логарифмом коэффициентов: info = log(p / (1.0 - p)).

Вам нужно будет вычислить начальную априорную вероятность и корреляции, просмотрев корпус файлов, который вы классифицировали вручную.

Если вы можете обнаружить каждую кодировку EXCEPT для макромана, то было бы логично предположить, что те, которые не могут быть расшифрованы, находятся в макромане. Другими словами, просто создайте список файлов, которые невозможно обработать, и обрабатывайте их так, как если бы они были макроманами.

Другим способом сортировки этих файлов будет создание серверной программы, которая позволяет пользователям определять, какая кодировка не искажена. Конечно, это было бы в компании, но с 100 сотрудниками, делающими несколько каждый день, вы будете иметь тысячи файлов, сделанных в кратчайшие сроки.

Наконец, было бы лучше просто преобразовать все существующие файлы в один формат и потребовать, чтобы новые файлы находились в этом формате.