一、简介
XML(eXtensible Markup Language)指可扩展标记语言,被设计用来传输和存储数据,已经日趋成为当前许多新生技术的核心,在不同的领域都有着不同的应用。它是web发展到一定阶段的必然产物,既具有SGML的核心特征,又有着HTML的简单特性,还具有明确和结构良好等许多新的特性。
python解析XML常见的有三种方法:一是xml.dom.*模块,它是W3C DOM API的实现,若需要处理DOM API则该模块很适合,注意xml.dom包里面有许多模块,须区分它们间的不同;二是xml.sax.*模块,它是SAX API的实现,这个模块牺牲了便捷性来换取速度和内存占用,SAX是一个基于事件的API,这就意味着它可以“在空中”处理庞大数量的的文档,不用完全加载进内存;三是xml.etree.ElementTree模块(简称 ET),它提供了轻量级的Python式的API,相对于DOM来说ET 快了很多,而且有很多令人愉悦的API可以使用,相对于SAX来说ET的ET.iterparse也提供了 “在空中” 的处理方式,没有必要加载整个文档到内存,ET的性能的平均值和SAX差不多,但是API的效率更高一点而且使用起来很方便。
二、详解
解析的xml文件(country.xml):
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<?xml version="1.0"?> <data> <country name="Singapore"> <rank>4</rank> <year>2011</year> <gdppc>59900</gdppc> <neighbor name="Malaysia" direction="N"/> </country> <country name="Panama"> <rank>68</rank> <year>2011</year> <gdppc>13600</gdppc> <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/> <neighbor name="Colombia" direction="E"/> </country> </data>
1、xml.etree.ElementTree
ElementTree生来就是为了处理XML,它在Python标准库中有两种实现:一种是纯Python实现的,如xml.etree.ElementTree,另一种是速度快一点的xml.etree.cElementTree。注意:尽量使用C语言实现的那种,因为它速度更快,而且消耗的内存更少。
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try: import xml.etree.cElementTree as ET except ImportError: import xml.etree.ElementTree as ET
这是一个让Python不同的库使用相同API的一个比较常用的办法,而从Python 3.3开始ElementTree模块会自动寻找可用的C库来加快速度,所以只需要import xml.etree.ElementTree就可以了。
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#!/usr/bin/evn python #coding:utf-8 try: import xml.etree.cElementTree as ET except ImportError: import xml.etree.ElementTree as ET import sys try: tree = ET.parse("country.xml") #打开xml文档 #root = ET.fromstring(country_string) #从字符串传递xml root = tree.getroot() #获得root节点 except Exception, e: print "Error:cannot parse file:country.xml." sys.exit(1) print root.tag, "---", root.attrib for child in root: print child.tag, "---", child.attrib print "*"*10 print root[0][1].text #通过下标访问 print root[0].tag, root[0].text print "*"*10 for country in root.findall('country'): #找到root节点下的所有country节点 rank = country.find('rank').text #子节点下节点rank的值 name = country.get('name') #子节点下属性name的值 print name, rank #修改xml文件 for country in root.findall('country'): rank = int(country.find('rank').text) if rank > 50: root.remove(country) tree.write('output.xml')
运行结果:
参考:https://docs.python.org/2/library/xml.etree.elementtree.html
2、xml.dom.*
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,例子如下:
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#!/usr/bin/python #coding=utf-8 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("country.xml") Data = DOMTree.documentElement if Data.hasAttribute("name"): print "name element : %s" % Data.getAttribute("name") # 在集合中获取所有国家 Countrys = Data.getElementsByTagName("country") # 打印每个国家的详细信息 for Country in Countrys: print "*****Country*****" if Country.hasAttribute("name"): print "name: %s" % Country.getAttribute("name") rank = Country.getElementsByTagName('rank')[0] print "rank: %s" % rank.childNodes[0].data year = Country.getElementsByTagName('year')[0] print "year: %s" % year.childNodes[0].data gdppc = Country.getElementsByTagName('gdppc')[0] print "gdppc: %s" % gdppc.childNodes[0].data for neighbor in Country.getElementsByTagName("neighbor"): print neighbor.tagName, ":", neighbor.getAttribute("name"), neighbor.getAttribute("direction")
运行结果:
参考:https://docs.python.org/2/library/xml.dom.html
3、xml.sax.*
SAX是一种基于事件驱动的API,利用SAX解析XML牵涉到两个部分:解析器和事件处理器。其中解析器负责读取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。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。常使用在如下的情况下:一、对大型文件进行处理;二、只需要文件的部分内容,或者只需从文件中得到特定信息;三、想建立自己的对象模型的时候。
ContentHandler类方法介绍
(1)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。
(2)startDocument()方法
文档启动的时候调用。
(3)endDocument()方法
解析器到达文档结尾时调用。
(4)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。
(5)endElement(name)方法
遇到XML结束标签时调用。
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#coding=utf-8 #!/usr/bin/python import xml.sax class CountryHandler(xml.sax.ContentHandler): def __init__(self): self.CurrentData = "" self.rank = "" self.year = "" self.gdppc = "" self.neighborname = "" self.neighbordirection = "" # 元素开始事件处理 def startElement(self, tag, attributes): self.CurrentData = tag if tag == "country": print "*****Country*****" name = attributes["name"] print "name:", name elif tag == "neighbor": name = attributes["name"] direction = attributes["direction"] print name, "->", direction # 元素结束事件处理 def endElement(self, tag): if self.CurrentData == "rank": print "rank:", self.rank elif self.CurrentData == "year": print "year:", self.year elif self.CurrentData == "gdppc": print "gdppc:", self.gdppc self.CurrentData = "" # 内容事件处理 def characters(self, content): if self.CurrentData == "rank": self.rank = content elif self.CurrentData == "year": self.year = content elif self.CurrentData == "gdppc": self.gdppc = 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 = CountryHandler() parser.setContentHandler(Handler) parser.parse("country.xml")
运行结果:
4、libxml2和lxml解析xml
libxml2是使用C语言开发的xml解析器,是一个基于MIT License的免费开源软件,多种编程语言都有基于它的实现,python中的libxml2模块有点小不足的是:xpathEval()接口不支持类似模板的用法,但不影响使用,因libxml2采用C语言开发的,因此在使用API接口的方式上难免会有点不适应。
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#!/usr/bin/python #coding=utf-8 import libxml2 doc = libxml2.parseFile("country.xml") for book in doc.xpathEval('//country'): if book.content != "": print "----------------------" print book.content for node in doc.xpathEval("//country/neighbor[@name = 'Colombia']"): print node.name, (node.properties.name, node.properties.content) doc.freeDoc()
lxml是以libxml2为基础采用python语言开发的,从使用层面上说比lxml更适合python开发者,且xpath()接口支持类似模板的用法。
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#!/usr/bin/python #coding=utf-8 import lxml.etree doc = lxml.etree.parse("country.xml") for node in doc.xpath("//country/neighbor[@name = $name]", name = "Colombia"): print node.tag, node.items() for node in doc.xpath("//country[@name = $name]", name = "Singapore"): print node.tag, node.items()
三、总结
(1)Python中XML解析可用的类库或模块有xml、libxml2 、lxml 、xpath等,需要深入了解的还需参考相应的文档。
(2)每一种解析方式都有自己的优点和缺点,选择前可以综合各个方面的性能考虑。
(3)若有不足,请留言,在此先感谢!

ThedifferencebetweenaforloopandawhileloopinPythonisthataforloopisusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whileawhileloopisusedwhenaconditionneedstobecheckedrepeatedlywithoutknowingthenumberofiterations.1)Forloopsareidealforiteratingoversequence

Pythonでは、ループの場合は、反復の数がわかっている場合に適していますが、ループは反復の数が不明で、より多くの制御が必要な場合に適しています。 1)ループの場合は、簡潔なコードとPythonicコードを使用して、リスト、文字列などのトラバーシーケンスに適しています。 2)条件に応じてループを制御する必要がある場合やユーザーの入力を待つ必要がある場合、ループがより適切ですが、無限のループを避けるために注意を払う必要があります。 3)パフォーマンスに関しては、FORループはわずかに高速ですが、通常、違いは大きくありません。適切なループタイプを選択すると、コードの効率と読みやすさが向上します。

Pythonでは、リストを5つの方法でマージできます。1)シンプルで直感的なオペレーターを使用して、小さなリストに適しています。 2)extend()メソッドを使用して、頻繁に更新する必要があるリストに適した元のリストを直接変更します。 3)要素上でリストの分析式、簡潔、動作を使用する。 4)itertools.chain()関数を使用して効率的なメモリになり、大規模なデータセットに適しています。 5)要素をペアにする必要があるシーンに適しているように、 *演算子とzip()関数を使用します。各方法には特定の用途と利点と短所があり、選択する際にはプロジェクトの要件とパフォーマンスを考慮する必要があります。

forlopseused whenthentheNumberofiterationsiskが、whileloopsareuseduntiLaconditionismet.1)forloopsareideal for sequenceslikelists、usingsintaxlike'forfruitinfruits:print(fruit) '.2)

toconcatenatealistoflistsinpython、useextend、listcomprehensions、itertools.chain、またはrecursivefunctions.1)extendistraighttraightrawardbutverbose.2)listcomprehesionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsised effective forlargerdatasets.3)itertools.chainmerymery-emery-efforience-forforladatas

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。


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