什么是XML?
XML 指可扩展标记语言(eXtensible Markup Language)。 你可以通过本站学习XML教程
XML 被设计用来传输和存储数据。
XML是一套定义语义标记的规则,这些标记将文档分成许多部件并对这些部件加以标识。
它也是元标记语言,即定义了用于定义其他与特定领域有关的、语义的、结构化的标记语言的句法语言。
python对XML的解析
常见的XML编程接口有DOM和SAX,这两种接口处理XML文件的方式不同,当然使用场合也不同。
python有三种方法解析XML,SAX,DOM,以及ElementTree:
1.SAX (simple API for XML )
pyhton 标准库包含SAX解析器,SAX用事件驱动模型,通过在解析XML的过程中触发一个个的事件并调用用户定义的回调函数来处理XML文件。
2.DOM(Document Object Model)
将XML数据在内存中解析成一个树,通过对树的操作来操作XML。
3.ElementTree(元素树)
ElementTree就像一个轻量级的DOM,具有方便友好的API。代码可用性好,速度快,消耗内存少。
注:因DOM需要将XML数据映射到内存中的树,一是比较慢,二是比较耗内存,而SAX流式读取XML文件,比较快,占用内存少,但需要用户实现回调函数(handler)。
本章节使用到的XML实例文件movies.xml内容如下:
python使用SAX解析xml
SAX是一种基于事件驱动的API。
利用SAX解析XML文档牵涉到两个部分:解析器和事件处理器。
解析器负责读取XML文档,并向事件处理器发送事件,如元素开始跟元素结束事件;
而事件处理器则负责对事件作出相应,对传递的XML数据进行处理。
1、对大型文件进行处理;
2、只需要文件的部分内容,或者只需从文件中得到特定信息。
3、想建立自己的对象模型的时候。
在python中使用sax方式处理xml要先引入xml.sax中的parse函数,还有xml.sax.handler中的ContentHandler。
ContentHandler类方法介绍
characters(content)方法
调用时机:
从行开始,遇到标签之前,存在字符,content的值为这些字符串。
从一个标签,遇到下一个标签之前, 存在字符,content的值为这些字符串。
从一个标签,遇到行结束符之前,存在字符,content的值为这些字符串。
标签可以是开始标签,也可以是结束标签。
startDocument()方法
文档启动的时候调用。
endDocument()方法
解析器到达文档结尾时调用。
startElement(name, attrs)方法
遇到XML开始标签时调用,name是标签的名字,attrs是标签的属性值字典。
endElement(name)方法
遇到XML结束标签时调用。
make_parser方法
以下方法创建一个新的解析器对象并返回。
xml.sax.make_parser( [parser_list] )
参数说明:
parser_list - 可选参数,解析器列表
parser方法
以下方法创建一个 SAX 解析器并解析xml文档:
xml.sax.parse( xmlfile, contenthandler[, errorhandler])
参数说明:
xmlfile - xml文件名
contenthandler - 必须是一个ContentHandler的对象
errorhandler - 如果指定该参数,errorhandler必须是一个SAX ErrorHandler对象
parseString方法
parseString方法创建一个XML解析器并解析xml字符串:
xml.sax.parseString(xmlstring, contenthandler[, errorhandler])
参数说明:
xmlstring - xml字符串
contenthandler - 必须是一个ContentHandler的对象
errorhandler - 如果指定该参数,errorhandler必须是一个SAX ErrorHandler对象
Python 解析XML实例
#!/usr/bin/python
import xml.sax
class MovieHandler( xml.sax.ContentHandler ):
def __init__(self):
self.CurrentData = ""
self.type = ""
self.format = ""
self.year = ""
self.rating = ""
self.stars = ""
self.description = ""
# 元素开始事件处理
def startElement(self, tag, attributes):
self.CurrentData = tag
if tag == "movie":
print "*****Movie*****"
title = attributes["title"]
print "Title:", title
# 元素结束事件处理
def endElement(self, tag):
if self.CurrentData == "type":
print "Type:", self.type
elif self.CurrentData == "format":
print "Format:", self.format
elif self.CurrentData == "year":
print "Year:", self.year
elif self.CurrentData == "rating":
print "Rating:", self.rating
elif self.CurrentData == "stars":
print "Stars:", self.stars
elif self.CurrentData == "description":
print "Description:", self.description
self.CurrentData = ""
# 内容事件处理
def characters(self, content):
if self.CurrentData == "type":
self.type = content
elif self.CurrentData == "format":
self.format = content
elif self.CurrentData == "year":
self.year = content
elif self.CurrentData == "rating":
self.rating = content
elif self.CurrentData == "stars":
self.stars = content
elif self.CurrentData == "description":
self.description = content
if ( __name__ == "__main__"):
# 创建一个 XMLReader
parser = xml.sax.make_parser()
# turn off namepsaces
parser.setFeature(xml.sax.handler.feature_namespaces, 0)
# 重写 ContextHandler
Handler = MovieHandler()
parser.setContentHandler( Handler )
parser.parse("movies.xml")
以上代码执行结果如下:
*****Movie*****
Title: Enemy Behind
Type: War, Thriller
Format: DVD
Year: 2003
Rating: PG
Stars: 10
Description: Talk about a US-Japan war
*****Movie*****
Title: Transformers
Type: Anime, Science Fiction
Format: DVD
Year: 1989
Rating: R
Stars: 8
Description: A schientific fiction
*****Movie*****
Title: Trigun
Type: Anime, Action
Format: DVD
Rating: PG
Stars: 10
Description: Vash the Stampede!
*****Movie*****
Title: Ishtar
Type: Comedy
Format: VHS
Rating: PG
Stars: 2
Description: Viewable boredom
完整的 SAX API 文档请查阅Python SAX APIs
使用xml.dom解析xml
文件对象模型(Document Object Model,简称DOM),是W3C组织推荐的处理可扩展置标语言的标准编程接口。
一个 DOM 的解析器在解析一个 XML 文档时,一次性读取整个文档,把文档中所有元素保存在内存中的一个树结构里,之后你可以利用DOM 提供的不同的函数来读取或修改文档的内容和结构,也可以把修改过的内容写入xml文件。
python中用xml.dom.minidom来解析xml文件,实例如下:
#!/usr/bin/python
from xml.dom.minidom import parse
import xml.dom.minidom
# 使用minidom解析器打开 XML 文档
DOMTree = xml.dom.minidom.parse("movies.xml")
collection = DOMTree.documentElement
if collection.hasAttribute("shelf"):
print "Root element : %s" % collection.getAttribute("shelf")
# 在集合中获取所有电影
movies = collection.getElementsByTagName("movie")
# 打印每部电影的详细信息
for movie in movies:
print "*****Movie*****"
if movie.hasAttribute("title"):
print "Title: %s" % movie.getAttribute("title")
type = movie.getElementsByTagName('type')[0]
print "Type: %s" % type.childNodes[0].data
format = movie.getElementsByTagName('format')[0]
print "Format: %s" % format.childNodes[0].data
rating = movie.getElementsByTagName('rating')[0]
print "Rating: %s" % rating.childNodes[0].data
description = movie.getElementsByTagName('description')[0]
print "Description: %s" % description.childNodes[0].data
以上程序执行结果如下:
Root element : New Arrivals
*****Movie*****
Title: Enemy Behind
Type: War, Thriller
Format: DVD
Rating: PG
Description: Talk about a US-Japan war
*****Movie*****
Title: Transformers
Type: Anime, Science Fiction
Format: DVD
Rating: R
Description: A schientific fiction
*****Movie*****
Title: Trigun
Type: Anime, Action
Format: DVD
Rating: PG
Description: Vash the Stampede!
*****Movie*****
Title: Ishtar
Type: Comedy
Format: VHS
Rating: PG
Description: Viewable boredom

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python et C ont des différences significatives dans la gestion et le contrôle de la mémoire. 1. Python utilise la gestion automatique de la mémoire, basée sur le comptage des références et la collecte des ordures, simplifiant le travail des programmeurs. 2.C nécessite une gestion manuelle de la mémoire, en fournissant plus de contrôle mais en augmentant la complexité et le risque d'erreur. Quelle langue choisir doit être basée sur les exigences du projet et la pile de technologie d'équipe.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Que ce soit pour choisir Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Python convient au développement rapide, à la science des données et aux scripts en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches; 2) C convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent, tels que la programmation système et le développement de jeux, en raison de sa compilation et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.


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