python xml解析
first.xml
<info> <person > <id>1</id> <name>fsy</name> <age >24</age> </person> <person> <id>2</id> <name>jianjian</name> <age>24</age> </person> <count id ='1'>1000</count> </info>
from xml.etree import ElementTree as etree
读入
def read_xml(file): # parse()函数会返回一个能代表整篇文档的对象。这不是根元素。要获得根元素的引用可以调用getroot()方法。 tree = etree.parse(file) root = tree.getroot() return root
得到信息
def print_node(node): '''''打印结点基本信息''' print("node.tag:%s" % node.tag) print("node.attrib:%s"%node.attrib) print( "node.text:%s" % node.text)
搜索:
find_all >>> root = read_xml ('first.xml') >>> res = root.findall("person") [<Element 'person' at 0x00000000033388B8>, <Element 'person' at 0x0000000003413D68>] 注意:findall只查询直接的子节点 >>> r1 = root.findall("id") >>> r1 [] >>> r =tree.findall(".//id") >>> for e in r: print( e,e.text) <Element 'id' at 0x00000000034279F8> 1 <Element 'id' at 0x0000000003427B38> 2
find:
#find()方法用来返回第一个匹配到的元素。当我们认为只会有一个匹配,或者有多个匹配但我们只关心第一个的时候,这个方法是很有用的。 >>> res[0].find("id") <Element 'id' at 0x0000000003413CC8> >>> print_node(res[0].find("id")) node.tag:id node.attrib:{} node.text:1
find查找失败:
使用find要注意在布尔上下文中,如果ElementTree元素对象不包含子元素,其值则会被认为是False(即如果len(element)等于0)。这就意味着if
element.find('...')并非在测试是否find()方法找到了匹配项;这条语句是在测试匹配到的元素是否包含子元素。想要测试find()方法是否返回了一个元素,则需使用if
element.find('...') is not None。
>>> bk = res[0].find("no") >>> bk >>> type(bk) <class 'NoneType'> >>> res[0].find("id") <Element 'id' at 0x0000000003413CC8> >>> if res[0].find("id"): print("find") else: print("not find") not find >>> if res[0].find("id") is not None: print("find") else: print("not find") find
以上就是python xml解析实例详解 感谢阅读,希望能帮助到大家,更多相关文章请关注PHP中文网(www.php.cn)!

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。

Python适合快速开发和数据处理,而C 适合高性能和底层控制。1)Python易用,语法简洁,适用于数据科学和Web开发。2)C 性能高,控制精确,常用于游戏和系统编程。

学习Python所需时间因人而异,主要受之前的编程经验、学习动机、学习资源和方法及学习节奏的影响。设定现实的学习目标并通过实践项目学习效果最佳。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。


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