


Wie ignoriere ich XML-Namespaces, wenn ich die Methoden „find' und „findall' von ElementTree in Python verwende?
Ignorieren des XML-Namespace in den „find“- und „findall“-Methoden von ElementTree
Bei Verwendung des ElementTree-Moduls zum Parsen und Suchen von Elementen in XML-Dokumenten , Namespaces können zu Komplexität führen. So ignorieren Sie Namespaces, wenn Sie die Methoden „find“ und „findall“ in Python verwenden.
Das Problem tritt auf, wenn XML-Dokumente Namespaces enthalten, die dazu führen können, dass das ElementTree-Modul diese bei der Suche nach Tags berücksichtigt. Dies kann zu unerwarteten Ergebnissen führen, wie das Beispiel in der Frage zeigt:
<code class="python">el1 = tree.findall("DEAL_LEVEL/PAID_OFF") # Return None el2 = tree.findall("{http://www.test.com}DEAL_LEVEL/{http://www.test.com}PAID_OFF") # Return element</code>
Um Namespaces zu ignorieren, besteht die Lösung darin, die Tags im geparsten XML-Dokument zu ändern, bevor Sie „find“ oder „ findall"-Methoden. Dies kann mit der iterparse()-Methode von ElementTree erreicht werden:
<code class="python">import io from xml.etree import ElementTree as ET # Parse the XML document it = ET.iterparse(StringIO(xml)) # Iterate over each element and strip the namespace if present for _, el in it: _, _, el.tag = el.tag.rpartition("}") # strip ns # Get the modified root element root = it.root # Now, you can search for elements without namespaces el3 = root.findall("DEAL_LEVEL/PAID_OFF") # Return matching elements</code>
Diese Lösung ändert die Tags im analysierten Dokument und erleichtert so das Auffinden von Elementen, ohne dass das Namespace-Präfix für jedes Tag manuell angegeben werden muss.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie ignoriere ich XML-Namespaces, wenn ich die Methoden „find' und „findall' von ElementTree in Python verwende?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
