模块:xmllib
xmllib 是一个非验证的低级语法分析器。应用程序员使用的 xmllib 可以覆盖 XMLParser 类,并提供处理文档元素(如特定或类属标记,或字符实体)的方法。从 Python 1.5x 到 Python 2.0+ 以来, xmllib 的使用方法并没变化;在绝大多数情况下更好的选择是使用 SAX 技术,它也是种面向流的技术,对语言和开发者来说更为标准。
本文中的示例与原来专栏中的相同:包括一个叫做 quotations.dtd 的 DTD 以及这个 DTD 的文档 sample.xml (请参阅 参考资料,以获取本文中提到的文件的档案)。以下的代码显示了 sample.xml 中每段引言的前几行,并生成了非常简单的未知标记和实体的 ASCII 指示符。经过分析的文本作为连续流来处理,所使用的任何累加器都由程序员负责(如标记中的字符串 (#PCDATA),或所遇到的标记的列表或词典)。
清单 1: try_xmllib.py
import xmllib, string classQuotationParser (xmllib.XMLParser): """Crude xmllib extractor for quotations.dtd document""" def__init__ (self): xmllib.XMLParser.__init__(self) self.thisquote = '' # quotation accumulator defhandle_data (self, data): self.thisquote = self.thisquote + data defsyntax_error (self, message): pass defstart_quotations (self, attrs): # top level tag print '--- Begin Document ---' defstart_quotation (self, attrs): print 'QUOTATION:' defend_quotation (self): print string.join(string.split(self.thisquote[:230]))+'...', print '('+str(len(self.thisquote))+' bytes)\n' self.thisquote = '' defunknown_starttag (self, tag, attrs): self.thisquote = self.thisquote + '{' defunknown_endtag (self, tag): self.thisquote = self.thisquote + '}' defunknown_charref (self, ref): self.thisquote = self.thisquote + '?' defunknown_entityref (self, ref): self.thisquote = self.thisquote + '#' if __name__ == '__main__': parser = QuotationParser() for c in open("sample.xml").read(): parser.feed(c) parser.close()
验证
您可能需要展望标准 XML 支持的未来的原因是,在进行语法分析的同时需要进行验证。不幸的是,标准 Python 2.0 XML 包并不包括验证型语法分析器。
xmlproc 是 python 原有的语法分析器,它执行几乎完整的验证。如果需要验证型语法分析器, xmlproc 是 Python 当前唯一的选择。而且, xmlproc 提供其它语法分析器所不具备的各种高级和测试接口。
选择一种语法分析器
如果决定使用 XML 的简单 API (SAX) -- 它应该用于复杂的事物,因为其它大部分工具都是在它的基础上建立的 -- 将为您完成许多语法分析器的分类工作。 xml.sax 模块包含一个自动选择“最佳”语法分析器的设施。在标准 Python 2.0 安装中,唯一能选择的语法分析器是 expat ,它是种 C 语言编写的快速扩展。然而,也可以在 $PYTHONLIB/xml/parsers 下安装另一个语法分析器,以备选择。设置语法分析器很简单:
清单 2: Python 选择最佳语法分析器的语句
import xml.sax parser = xml.sax.make_parser()
您还可以通过传递参数来选择特定的语法分析器;但考虑到可移植性 -- 也为了对今后更好的语法分析器的向上兼容性 -- 最佳方法是使用 make_parser() 来完成工作。
您可以直接导入 xml.parsers.expat 。如果这样做,您就能获得 SAX 界面并不提供的一些特殊技巧。这样, xml.parsers.expat 与 SAX 相比有些“低级”。但 SAX 技术非常标准,对面向流的处理也非常好;大多数情况下 SAX 的级别正合适。通常情况下,由于 make_parser() 函数已经能获得 expat 提供的性能,因此纯速度的差异很小。
什么是 SAX
考虑到背景因素,回答什么是 SAX 的较好答案是:
SAX (XML 的简单 API)是 XML 语法分析器的公用语法分析器接口。它允许应用程序作者编写使用 XML 语法分析器的应用程序,但是它却独立于所使用的语法分析器。(将它看作 XML 的 JDBC。)(Lars Marius Garshol,SAX for Python)
SAX -- 如同它提供的语法分析器模块的 API -- 基本上是一个 XML 文档的顺序处理器。使用它的方法与 xmllib 示例极其相似,但更加抽象。应用程序员将定义一个 handler 类,而不是语法分析器类,该 handler 类能注册到任何所使用的语法分析器中。必须定义 4 个 SAX 接口(每个接口都有几个方法):DocumentHandler、DTDHandler、EntityResolver 和 ErrorHandler。创建语法分析器除非被覆盖,否则它还连接默认接口。这些代码执行与 xmllib 示例相同的任务:
清单 3: try_sax.py
"Simple SAX example, updated for Python 2.0+" import string import xml.sax from xml.sax.handler import * classQuotationHandler (ContentHandler): """Crude extractor for quotations.dtd compliant XML document""" def__init__ (self): self.in_quote = 0 self.thisquote = '' defstartDocument (self): print '--- Begin Document ---' defstartElement (self, name, attrs): if name == 'quotation': print 'QUOTATION:' self.in_quote = 1 else: self.thisquote = self.thisquote + '{' defendElement (self, name): if name == 'quotation': print string.join(string.split(self.thisquote[:230]))+'...', print '('+str(len(self.thisquote))+' bytes)\n' self.thisquote = '' self.in_quote = 0 else: self.thisquote = self.thisquote + '}' defcharacters (self, ch): if self.in_quote: self.thisquote = self.thisquote + ch if __name__ == '__main__': parser = xml.sax.make_parser() handler = QuotationHandler() parser.setContentHandler(handler) parser.parse("sample.xml")
与 xmllib 相比,上述示例中要注意两件小事: .parse() 方法处理整个流或字符串,所以不必为语法分析器创建循环; .parse() 同样能灵活地接收一个文件名、一个文件对象,或是众多的类文件对象(一些具有 .read() 方式)。
包:DOM
DOM 是一种 XML 文档的高级树型表示。该模型并非只针对 Python,而是一种普通 XML 模型(请参阅 参考资料以获取进一步信息)。Python 的 DOM 包是基于 SAX 构建的,并且包括在 Python 2.0 的标准 XML 支持里。由于篇幅所限,没有将代码示例加到本文中,但在 XML-SIG 的 "Python/XML HOWTO" 中给出了一个极好的总体描述:
文档对象模型为 XML 文档指定了树型表示。顶级文档实例是树的根,它只有一个子代,即顶级元素实例;这个元素有表示内容和子元素的子节点,他们也可以有子代,以此类推。定义的函数允许随意遍历结果树,访问元素和属性值,插入和删除节点,以及将树转换回 XML。
DOM 可以用于修改 XML 文档,因为可以创建一棵 DOM 树,通过添加新节点和来回移动子树来修改这棵树,然后生成一个新的 XML 文档作为输出。您也可以自己构造一棵 DOM 树,然后将它转换成 XML;用这种方法生成 XML 输出比仅将
使用 xml.dom 模块的语法与早期的文章相比有了一些变动。Python 2.0 中自带的 DOM 实现被称为 xml.dom.minidom ,并提供轻量级和小型版本的 DOM。显然,完整的 XML-SIG 的 DOM 中有些试验性的特性并未被放入 xml.dom.minidom 中,但大家并不会注意到这一点。
生成 DOM 对象很简单;只需:
清单 4: 在 XML 文件中创建 Python DOM 对象
from xml.dom.minidom import parse, parseString dom1 = parse('mydata.xml') # parse an XML file by name
使用 DOM 对象是种非常直接的 OOP 模式的工作。然而,经常在无法立刻简单区分的层级(除了循环列举)中碰到许多类似清单的属性。例如,以下是一段普通的 DOM Python 代码片断:
清单 5: 通过 Python DOM 节点对象的迭代
for node in dom_node.childNodes: if node.nodeName == '#text': # PCDATA is a kind of node, PCDATA = node.nodeValue # but not a new subtag elif node.nodeName == 'spam': spam_node_list.append(node) # Create list of <spam> nodes
Python 标准说明文档中有一些更详细的 DOM 示例。我的早期文章中有关使用 DOM 对象的示例(请参阅 参考资料)指出的方向仍然是正确的,但是文章发布后至今,一些方法和属性名称以更改,因此请查阅一下 Python 的说明文档。
模块: pyxie
pyxie 模块是在 Python 标准 XML 支持之上构建的,它为 XML 文档提供了附加的高级接口。 pyxie 将完成两项基本操作:它将 XML 文档转换成一种更易于进行语法分析的基于行的格式;并且它提供了将 XML 文档当作可操作树处理的方法。 pyxie 所使用的基于行的 PYX 格式是不受语言限制的,其工具适用于几种语言。总之,文档的 PYX 表示与其 XML 表示相比,更易于使用常见的基于行的文本处理工具进行处理,如 grep、sed、awk、bash、perl,或标准 python 模块,如 string 和 re 。根据结果,从 XML 转换到 PYX 可能节省许多工作。
pyxie 将 XML 文档当作树处理的概念与 DOM 中的思路相似。由于 DOM 标准得到许多编程语言的广泛支持,那么如果 XML 文档的树型表示是必需的,大多数程序员会使用 DOM 标准而非 pyxie 。
更多模块: xml_pickle 和 xml_objectify
我自行开发了处理 XML 的高级模块,称为 xml_pickle 和 xml_objectify 。我还在其它地方写过许多类似模块(请参阅 参考资料),在此不必做过多的介绍。当你“用 Python 思考”而不是“用 XML 思考”时,这些模块非常有用。特别是 xml_objectify 自身对程序员隐藏了几乎所有的 XML 线索,使您在程序中充分使用 Python “原始”对象。实际的 XML 数据格式几乎被抽象得不可见。同样, xml_pickle 使 Python 程序员以“原始” Python 对象开始,该对象的数据可以来源于任何源代码,然后把它们(连续地)放入其他用户以后可能需要的 XML 格式。

可以使用多種方法在Python中連接兩個列表:1.使用 操作符,簡單但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但會修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可讀性;4.使用itertools.chain函數,內存效率高但需額外導入;5.使用列表解析,優雅但可能過於復雜。選擇方法應根據代碼上下文和需求。

有多種方法可以合併Python列表:1.使用 操作符,簡單但對大列表不內存高效;2.使用extend方法,內存高效但會修改原列表;3.使用itertools.chain,適用於大數據集;4.使用*操作符,一行代碼合併小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,適用於大數據集和性能要求高的場景;6.使用append方法,適用於小列表但效率低。選擇方法時需考慮列表大小和應用場景。

CompiledLanguagesOffersPeedAndSecurity,而interneterpretledlanguages provideeaseafuseanDoctability.1)commiledlanguageslikec arefasterandSecureButhOnderDevevelmendeclementCyclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesandentency.2)cransportedeplatectentysenty

Python中,for循環用於遍歷可迭代對象,while循環用於條件滿足時重複執行操作。 1)for循環示例:遍歷列表並打印元素。 2)while循環示例:猜數字遊戲,直到猜對為止。掌握循環原理和優化技巧可提高代碼效率和可靠性。

要將列表連接成字符串,Python中使用join()方法是最佳選擇。 1)使用join()方法將列表元素連接成字符串,如''.join(my_list)。 2)對於包含數字的列表,先用map(str,numbers)轉換為字符串再連接。 3)可以使用生成器表達式進行複雜格式化,如','.join(f'({fruit})'forfruitinfruits)。 4)處理混合數據類型時,使用map(str,mixed_list)確保所有元素可轉換為字符串。 5)對於大型列表,使用''.join(large_li

pythonuseshybridapprace,ComminingCompilationTobyTecoDeAndInterpretation.1)codeiscompiledtoplatform-Indepententbybytecode.2)bytecodeisisterpretedbybythepbybythepythonvirtualmachine,增強效率和通用性。

theKeyDifferencesBetnewpython's“ for”和“ for”和“ loopsare:1)” for“ loopsareIdealForiteringSequenceSquencesSorkNowniterations,而2)”,而“ loopsareBetterforConterContinuingUntilacTientInditionIntionismetismetistismetistwithOutpredefinedInedIterations.un

在Python中,可以通過多種方法連接列表並管理重複元素:1)使用 運算符或extend()方法可以保留所有重複元素;2)轉換為集合再轉回列表可以去除所有重複元素,但會丟失原有順序;3)使用循環或列表推導式結合集合可以去除重複元素並保持原有順序。


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