Teknologi pembersihan data XML dalam Python
Pengenalan:
Dengan perkembangan pesat Internet, kelajuan penjanaan data juga semakin pantas dan pantas. Sebagai format pertukaran data yang digunakan secara meluas, XML (Extensible Markup Language) memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang. Walau bagaimanapun, disebabkan kerumitan dan kepelbagaian data XML, pembersihan dan pemprosesan yang berkesan bagi sejumlah besar data XML telah menjadi tugas yang sangat mencabar. Nasib baik, Python menyediakan beberapa pustaka dan alatan yang berkuasa yang memudahkan untuk membersihkan dan memproses data XML.
1. Membaca data XML
Dalam Python, kita boleh menggunakan modul xml untuk membaca data XML. Data XML boleh disimpan dalam fail atau dihantar ke program sebagai pembolehubah rentetan.
Berikut ialah contoh kod untuk membaca fail XML:
import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse('data.xml') root = tree.getroot()
Dengan kod di atas, kami berjaya membaca kandungan fail XML ke dalam ingatan dan menyimpan elemen akar (elemen akar) dalam akar berubah.
2. Merentasi dan menghuraikan data XML
Setelah kami berjaya membaca data XML ke dalam ingatan, kami boleh menggunakan kaedah yang disediakan oleh modul ElementTree untuk merentasi dan menghuraikan data XML.
Sebagai contoh, andaikan kita mempunyai fail XML yang kelihatan seperti ini:
<library> <book> <title>Python编程入门</title> <author>张三</author> <price>29.99</price> </book> <book> <title>Java从入门到精通</title> <author>李四</author> <price>39.99</price> </book> </library>
Kita boleh menggunakan kod berikut untuk mengulang dan menghuraikan data XML:
for book in root.findall('book'): title = book.find('title').text author = book.find('author').text price = book.find('price').text print("书名: ", title) print("作者: ", author) print("价格: ", price) print()
Dengan kod di atas, kita boleh mendapatkan tajuk, pengarang dan harga setiap buku mengikut giliran, dan Cetaknya.
3. Pembersihan dan pemprosesan data XML
Mari kita lihat cara menggunakan Python untuk membersihkan dan memproses data XML.
3.1 Padamkan nod
Kadangkala kita mungkin perlu memadamkan nod tertentu dalam XML. Sebagai contoh, jika kita tidak mahu memaparkan harga buku tertentu, kita boleh memadamkan nod harga.
Berikut ialah contoh kod untuk memadamkan nod:
for book in root.findall('book'): price = book.find('price') book.remove(price) tree.write('cleaned_data.xml')
Dengan kod di atas, kami berjaya memadamkan nod harga semua buku daripada data XML dan menyimpan data yang diproses ke fail cleaned_data.xml.
3.2 Ubah suai nod
Selain memadamkan nod, kami juga boleh mengubah suai nod dalam data XML.
Sebagai contoh, jika kita ingin menukar pengarang buku "Pengenalan kepada Pengaturcaraan Python" kepada Wang Wu, kita boleh menggunakan kod berikut untuk mencapai ini:
for book in root.findall('book'): title = book.find('title') if title.text == "Python编程入门": author = book.find('author') author.text = "王五" tree.write('modified_data.xml')
Dengan kod di atas, kami berjaya menukar pengarang buku "Pengenalan kepada Pengaturcaraan Python" ke dalam data XML Ubah suai kepada Wang Wu dan simpan data yang diproses ke fail modified_data.xml.
4. Summary
Python menyediakan banyak perpustakaan dan alatan, membolehkan kami membersihkan dan memproses data XML dengan mudah. Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan modul xml dan modul ElementTree untuk membaca, merentasi, menghuraikan, membersihkan dan memproses data XML serta memberikan contoh kod yang sepadan. Teknik ini diharapkan dapat membantu pembaca mengendalikan data XML dengan lebih baik dan memainkan peranan dalam tugas pembersihan dan pemprosesan data sebenar.
Atas ialah kandungan terperinci Teknologi pembersihan data XML dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Buat tatasusunan pelbagai dimensi dengan numpy dapat dicapai melalui langkah-langkah berikut: 1) Gunakan fungsi numpy.array () untuk membuat array, seperti Np.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]) untuk membuat array 2D; 2) Gunakan np.zeros (), np.ones (), np.random.random () dan fungsi lain untuk membuat array yang diisi dengan nilai tertentu; 3) Memahami sifat bentuk dan saiz array untuk memastikan bahawa panjang sub-array adalah konsisten dan mengelakkan kesilapan; 4) Gunakan fungsi np.reshape () untuk mengubah bentuk array; 5) Perhatikan penggunaan memori untuk memastikan bahawa kod itu jelas dan cekap.

Broadcastinginginnumpyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.itsImplifiescode, enhancesreadability, andboostsperformance.here'showitworks: 1) smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2) CompatibeSt

Forpythondatastorage, chooselistsforflexabilityWithMixedDatatypes, array.arrayformemory-efficienthomogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatileButlessefficefientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientforydodeSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShoFficeSforaydataSetShoSforayDataSetsforayDataSetsforayDataSetsforaydataSetShiSforayDodeSforayDodeSforaydataSetRaydataSetRaydataSetRaydataSet

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1) listscanholdelementsofdifferenttypes, 2) thearedynamic, membolehkanEaseasyAdditionsandremoVals, 3) theofferintuitiitiveoperationslikeslicing, tetapi4).

ToAccessElementsInapyThonArray, useIndexing: my_array [2] AccessestHeTheRdeLement, returning3.pythonuseszero-berasaskanIndexing.1) USE sitiveandnegativeindexing: my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forthelast.2) menggunakanSlicingForarangange: my_list [1: 5] ekstrakSelemen

Artikel membincangkan kemustahilan pemahaman tuple di Python kerana kekaburan sintaks. Alternatif seperti menggunakan tuple () dengan ekspresi penjana dicadangkan untuk mencipta tupel dengan cekap. (159 aksara)

Artikel ini menerangkan modul dan pakej dalam Python, perbezaan, dan penggunaannya. Modul adalah fail tunggal, manakala pakej adalah direktori dengan fail __init__.py, menganjurkan modul yang berkaitan secara hierarki.

Artikel membincangkan docstrings dalam python, penggunaan, dan faedah mereka. Isu Utama: Kepentingan Docstrings untuk Dokumentasi Kod dan Kebolehcapaian.


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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.

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular
