


Menghuraikan URL dan pautan dalam XML menggunakan Python
Tajuk: Menggunakan Python untuk menghuraikan URL dan pautan dalam XML
Dalam kerja pembangunan harian kami, kami sering menghadapi keperluan untuk mengekstrak URL dan pautan daripada fail XML. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk menghuraikan URL dan pautan dalam XML, dan memberikan contoh kod yang sepadan.
1. Pengenalan kepada XML dan alat penghuraian
XML (Bahasa Penanda eXtensible) ialah bahasa penanda boleh diperluas yang digunakan untuk menandakan data dan digunakan secara meluas dalam bidang seperti pembangunan web dan interaksi data. Dalam Python, kita boleh menghuraikan fail XML menggunakan modul xml.etree.ElementTree terbina dalam.
2. Import modul dan persediaan yang diperlukan
Sebelum bermula, kami perlu mengimport modul yang diperlukan, antaranya xml.etree.ElementTree akan digunakan untuk menghuraikan fail XML dan modul semula akan digunakan untuk memproses ungkapan biasa. Pada masa yang sama, kami juga perlu menyediakan sampel fail XML, kodnya adalah seperti berikut:
import xml.etree.ElementTree as ET import re # 示例XML文件内容 xml_string = ''' <root> <item> <title>百度</title> <link>https://www.baidu.com</link> </item> <item> <title>谷歌</title> <link>https://www.google.com</link> </item> <item> <title>必应</title> <link>https://www.bing.com</link> </item> </root> '''
Dalam contoh di atas, kami mencipta nod akar XML yang mengandungi tiga sub-elemen item, dan menetapkan tajuk dan pautan untuk setiap item elemen kanak-kanak sub-elemen.
3 Menghuraikan URL dan pautan dalam fail XML
Seterusnya, kami mula menghuraikan URL dan pautan dalam fail XML. Langkah-langkah untuk menghuraikan fail XML adalah seperti berikut:
-
Cipta objek ElementTree dan dapatkan nod akar
root = ET.fromstring(xml_string)
-
Lintas sub-elemen item di bawah nod akar
for item in root.iter('item'):
- dapatkan teks tajuk dan pautkan sub-elemen di bawah item sub-elemen Kandungan
title = item.find('title').text link = item.find('link').text
- Gunakan ungkapan biasa untuk menentukan sama ada kandungan teks ialah pautan URL
is_link = re.match(r'^https?://(?:[-w.]|(?:%[da-fA-F]{2}))+$', link)
- Cetak tajuk dan pautan
if is_link: print('标题:', title) print('链接:', link)
import xml.etree.ElementTree as ET import re xml_string = ''' <root> <item> <title>百度</title> <link>https://www.baidu.com</link> </item> <item> <title>谷歌</title> <link>https://www.google.com</link> </item> <item> <title>必应</title> <link>https://www.bing.com</link> </item> </root> ''' root = ET.fromstring(xml_string) for item in root.iter('item'): title = item.find('title').text link = item.find('link').text is_link = re.match(r'^https?://(?:[-w.]|(?:%[da-fA-F]{2}))+$', link) if is_link: print('标题:', title) print('链接:', link)Empat Jalankan dan keluarkan keputusan
Kami menjalankan kod di atas, anda akan mendapat hasil berikut:
标题: 百度 链接: https://www.baidu.com 标题: 谷歌 链接: https://www.google.com 标题: 必应 链接: https://www.bing.comKod di atas melaksanakan penghuraian URL dan pautan dalam fail XML, dan melakukan pengesahan format pautan URL yang mudah. Melalui pengenalan artikel ini, kami boleh menggunakan Python dengan cepat dan mudah untuk menghuraikan URL dan pautan dalam fail XML, yang memudahkan pemprosesan dan aplikasi selanjutnya dalam pembangunan sebenar. Ringkasan:
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Python untuk menghuraikan URL dan pautan dalam XML Melalui penggunaan modul xml.etree.ElementTree, kami boleh menghuraikan fail XML dengan mudah dan mengekstrak URL dan pautan di dalamnya. Pada masa yang sama, kami juga menggunakan ungkapan biasa untuk melakukan pengesahan format ringkas pada pautan. Saya harap artikel ini akan membantu kerja penghuraian XML anda dalam pembangunan sebenar.
Atas ialah kandungan terperinci Menghuraikan URL dan pautan dalam XML menggunakan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

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.


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

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

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

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa