検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルPythonを使ってXML形式のデータを処理する方法の紹介

本文实例讲述了Python处理XML格式数据的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

这里的操作是基于Python3平台。

在使用Python处理XML的问题上,首先遇到的是编码问题。

Python并不支持gb2312,所以面对encoding="gb2312"的XML文件会出现错误。Python读取的文件本身的编码也可能导致抛出异常,这种情况下打开文件的时候就需要指定编码。此外就是XML中节点所包含的中文。

我这里呢,处理就比较简单了,只需要修改XML的encoding头部。

#!/usr/bin/env python
import os, sys
import re
def replaceXmlEncoding(filepath, oldEncoding='gb2312', newEncoding='utf-8'):
  f = open(filepath, mode='r')
  content = f.read()
  content = re.sub(oldEncoding, newEncoding, content)
  f.close()
  f = open(filepath, mode='w')
  f.write(content)
  f.close()
if name == "main":
  replaceXmlEncoding('./ActivateAccount.xml')

接着是使用xml.etree.ElementTree来操作XML文件。

在一个类里面定义call函数可以使得该类可调用,比如下面代码的最后几行,在main函数中。这也很突出地体现了在Python的世界里,一切都是对象,包括对象本身 :)

一直觉得main函数用来测试真是蛮好用的。

#!/usr/bin/env python
import os, re
import xml.etree.ElementTree as etree
Locale_Path = "./locale.txt"
class xmlExtractor(object):
  def init(self):
    pass
  def call(self, filepath):
    retDict = {}
    f = open(filepath, 'r')
    Line = len(open(filepath, 'r').readlines())
    retDict['Line'] = Line
    tree = etree.parse(f)
    root = tree.find("ResItem")
    Id = root.get("ID")
    retDict['Title'] = Id
    resItemCnt = len(list(root.findall("ResItem"))) + 1
    retDict['ResItemCount'] = resItemCnt
    retDict['ChineseTip'] = 'None'
    for child in root:
      attrDict = child.attrib
      keyword = "Name"
      if(keyword in attrDict.keys() and attrDict['Name'] == "Caption"):
        if len(child.attrib['Value']) > 1:
          if child.attrib['Value'][0] == '~':
            title = child.attrib['Value'][1:]
          else:
            title = child.attrib['Value'][0:]
          #print(title)
          chs = open(Locale_Path).read()
          pattern = '<string>[^>]+>'
          m = re.search(pattern, chs)
          if m != None:
            realTitle = re.sub(']+>', '', m.group(0))
            retDict['ChineseTip'] = realTitle
    f.close()
    return retDict
if name == "main":
  fo = xmlExtractor()
  d = fo('./ActivateAccount.xml')
  print(d)</string>

最后,就是入口文件,导入上面两个文件,使用xml.dom和os.listdir来递归处理XML文件,并生成一个结果集。

一直觉得Python的UnboundLocalError错误挺有意思的,不知道是不是符号表的覆盖问题。

#!/usr/bin/env python
from xmlExtractor import *
from replaceXmlEncoding import *
from xml.dom import minidom,Node
doc = minidom.Document()
extractor = xmlExtractor()
totalLines = 0
totalResItemCnt = 0
totalXmlFileCnt = 0
totalErrorCnt = 0
errorFileList = []
xmlRoot = doc.createElement("XmlResourceFile")
doc.appendChild(xmlRoot)
def myWalkDir(level, path):
  global doc, extractor, totalLines, totalResItemCnt, totalXmlFileCnt
  global totalErrorCnt, errorFileList
  global xmlRoot
  for i in os.listdir(path):
    if i[-3:] == 'xml':
      totalXmlFileCnt += 1
      try:
        #先把xml的encoding由gb2312转换为utf-8
        replaceXmlEncoding(path + '\\' + i)
        #再提取xml文档中需要的信息
        info = extractor(path + '\\' + i)
        #在上述两行代码没有出现异常的基础上再创建节点
        #print(info)
        #print(type(i))
        xmlNode = doc.createElement("XmlFile")
        xmlRoot.appendChild(xmlNode)
        xmlName = doc.createElement("Filename")
        xmlName.setAttribute('Value', i)
        #xmlName.appendChild(doc.createTextNode(i))
        xmlNode.appendChild(xmlName)
        filePath = doc.createElement("Filepath")
        filePath.setAttribute('Value', path[34:])
        #filePath.appendChild(doc.createTextNode(path[1:]))
        xmlNode.appendChild(filePath)
        titleNode = doc.createElement("Title")
        titleNode.setAttribute('Value', str(info['Title']))
        #titleNode.appendChild(doc.createTextNode(str(info['Title'])))
        xmlNode.appendChild(titleNode)
        chsNode = doc.createElement("ChineseTip")
        chsNode.setAttribute('Value', str(info['ChineseTip']))
        #chsNode.appendChild(doc.createTextNode(str(info['Chinese'])))
        xmlNode.appendChild(chsNode)
        resItemNode = doc.createElement("ResItemCount")
        resItemNode.setAttribute('Value', str(info['ResItemCount']))
        #resItemNode.appendChild(doc.createTextNode(str(info['ResItemCount'])))
        xmlNode.appendChild(resItemNode)
        lineNode = doc.createElement("LineCount")
        lineNode.setAttribute('Value', str(info['Line']))
        #lineNode.appendChild(doc.createTextNode(str(info['Line'])))
        xmlNode.appendChild(lineNode)
        descNode = doc.createElement("Description")
        descNode.setAttribute('Value', '')
        #descNode.appendChild(doc.createTextNode(''))
        xmlNode.appendChild(descNode)
      except Exception as errorDetail:
        totalErrorCnt += 1
        errorFileList.append(path + '\\' + i)
        print(path + '\\' + i, errorDetail)
    if os.path.isdir(path + '\\' + i):
      myWalkDir(level+1, path + '\\' + i)
if name == "main":
  path = os.getcwd() + '\\themes'
  myWalkDir(0, path)
  print(totalXmlFileCnt, totalErrorCnt)
  #print(doc.toprettyxml(indent = "  "))
  resultXml = open("./xmlResourceList.xml", "w")
  resultXml.write(doc.toprettyxml(indent = "  "))
  resultXml.close()

以上がPythonを使ってXML形式のデータを処理する方法の紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
Python vs. C:曲線と使いやすさの学習Python vs. C:曲線と使いやすさの学習Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Python vs. C:メモリ管理とコントロールPython vs. C:メモリ管理とコントロールApr 19, 2025 am 12:17 AM

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングのためのPython:詳細な外観科学コンピューティングのためのPython:詳細な外観Apr 19, 2025 am 12:15 AM

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonとC:適切なツールを見つけるPythonとC:適切なツールを見つけるApr 19, 2025 am 12:04 AM

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

データサイエンスと機械学習のためのPythonデータサイエンスと機械学習のためのPythonApr 19, 2025 am 12:02 AM

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか?Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発用のPython:主要なアプリケーションWeb開発用のPython:主要なアプリケーションApr 18, 2025 am 12:20 AM

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

SecLists

SecLists

SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

WebStorm Mac版

WebStorm Mac版

便利なJavaScript開発ツール

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

強力な PHP 統合開発環境

Safe Exam Browser

Safe Exam Browser

Safe Exam Browser は、オンライン試験を安全に受験するための安全なブラウザ環境です。このソフトウェアは、あらゆるコンピュータを安全なワークステーションに変えます。あらゆるユーティリティへのアクセスを制御し、学生が無許可のリソースを使用するのを防ぎます。

MinGW - Minimalist GNU for Windows

MinGW - Minimalist GNU for Windows

このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。