


Detaillierte Erläuterung der von Python erläuterten Objekt-zu-XML-Methode
Dieser Artikel stellt hauptsächlich die Methode zum Konvertieren von Objekten in XML in Python vor. Er analysiert Python-Objektattribute, Knotenoperationen und verwandte Implementierungstechniken für die Konvertierung in XML in Form von Beispielen.
Das Beispiel in diesem Artikel beschreibt die Methode zum Konvertieren von Objekten in XML in Python. Teilen Sie es als Referenz mit allen. Die Details lauten wie folgt:
# -*- coding:UTF-8 -*- ''''' Created on 2010-4-20 @author: 忧里修斯 ''' import xml.etree.ElementTree as ET import xml.dom.minidom as minidom from addrbook.domain import Person class Converter(object): ''''' 实现Python对象与xml之间的相互转换 ''' root = None#根节点 def __init__(self): pass @staticmethod def createRoot(rootTag): ''''' 创建根节点 ''' root = ET.Element(rootTag) return root @staticmethod def getXmlString(element,defaultEncoding='utf-8'): ''''' 根据节点返回格式化的xml字符串 ''' try: rough_string = ET.tostring(element, defaultEncoding) reparsed = minidom.parseString(rough_string) return reparsed.toprettyxml(indent=" " , encoding=defaultEncoding) except: print 'getXmlString:传入的节点不能正确转换为xml,请检查传入的节点是否正确' return '' @staticmethod def classToElements(classobj,rootTag=None): ''''' 根据传入的对象的实例,根据对象的属性生成节点,返回由节点组成的列表 classobj:对象的实例 rootTag:根节点名称 ''' attrs = None#保存对象的属性集 elelist = []#节点列表 try: attrs = classobj.__dict__.keys()#获取该对象的所有属性(即成员变量) except: print 'classToElements:传入的对象非法,不能正确获取对象的属性' if attrs != None and len(attrs) > 0:#属性存在 for attr in attrs: attrvalue = getattr(classobj, attr)#属性值 #属性节点 attrE = ET.Element(attr) attrE.text = attrvalue #加入节点列表 elelist.append(attrE) return elelist @staticmethod def classToXML(classobj,rootTag=None): ''''' Python自定义模型类转换成xml,转换成功返回的是xml根节点,否则返回None classobj:对象的实例 rootTag:根节点名称 ''' try: classname = classobj.__class__.__name__ #类名 if rootTag != None: root = Converter.createRoot(rootTag) else: root = Converter.createRoot(classname) elelist = Converter.classToElements(classobj, rootTag) for ele in elelist: root.append(ele) return root except: print 'classToXML:转换出错,请检查的传入的对象是否正确' return None @staticmethod def collectionToXML(listobj,rootTag='list'): ''''' 集合(列表、元组、字典)转换为xml,转换成功返回的是xml根节点,否则返回None ''' try: classname = listobj.__class__.__name__ #类名 root = Converter.createRoot(rootTag) if isinstance(listobj, list) or isinstance(listobj, tuple):#列表或元组 if len(listobj) >= 0: for obj in listobj:#迭代列表中的对象 itemE = Converter.classToXML(obj) root.append(itemE) elif isinstance(listobj, dict):#字典 if len(listobj) >= 0: for key in listobj:#迭代字典中的对象 obj = listobj[key] itemE = Converter.classToXML(obj) itemE.set('key', key) root.append(itemE) else: print 'listToXML:转换错误,传入的对象:'+classname+'不是集合类型' return root except: print 'collectionToXML:转换错误,集合转换成xml失败' return None if __name__ == '__main__': p1 = Person('dredfsam','男','133665') p2 = Person('dream','女','r') p3 = Person('得分','男','sdf') personList = {} personList['p1']= p1 personList['p2']= p2 personList['p3']= p3 # personList.append(p1) # personList.append(p2) # personList.append(p3) root = Converter.collectionToXML(personList) print Converter.getXmlString(root) # plist = (p1,p2,p3)#{'name':'sdf'} # print type(plist) # print type(plist),isinstance(plist, list)
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Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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