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):
在CODE上查看代码片派生到我的代码片
<?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。
在CODE上查看代码片派生到我的代码片
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。
在CODE上查看代码片派生到我的代码片
#!/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:
在CODE上查看代码片派生到我的代码片
#!/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。
在CODE上查看代码片派生到我的代码片
#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。
在CODE上查看代码片派生到我的代码片
#!/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。
在CODE上查看代码片派生到我的代码片
#!/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!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma