


Wie behebe ich den Fehler „Präfix ‚owl' nicht in der Präfixzuordnung gefunden' beim Parsen von Namespace-XML mit Pythons ElementTree?
XML mit Namespaces in Python mit ElementTree analysieren
Beim Parsen von XML mit Namespaces in Python mit ElementTree kann es zu einem Fehler kommen, wenn der Namespace Das im XML verwendete Präfix ist nicht explizit definiert.
Problem:
Ein Benutzer hat das folgende XML:
<rdf:RDF ...> <owl:Class> <rdfs:label>...</rdfs:label> ... </owl:Class> </rdf:RDF>
Beim Versuch, das XML mit ElementTree mit dem Standard-Namespace zu analysieren Handhabung, der folgende Fehler ist zurückgegeben:
SyntaxError: prefix 'owl' not found in prefix map
Lösung:
Um diesen Fehler zu beheben, müssen den ElementTree-Methoden, die für das Parsen des XML verantwortlich sind, explizite Namespace-Zuordnungen bereitgestellt werden. Dies kann erreicht werden, indem ein Wörterbuch an das Namespaces-Argument der find()-Methode übergeben wird.
namespaces = {'owl': 'http://www.w3.org/2002/07/owl#'} root = tree.getroot() root.findall('owl:Class', namespaces)
Durch Angabe des Namespaces-Wörterbuchs kann der ElementTree-Parser das Namespace-Präfix („owl“) dem richtigen zuordnen Namespace-URL, sodass die Owl:Class-Knoten erfolgreich abgerufen werden können.
Zusätzlich Überlegungen:
- Es ist wichtig, alle erforderlichen Namespace-Zuordnungen in das Namespaces-Wörterbuch aufzunehmen.
- Namespace-Präfixe können beliebig sein, solange sie der richtigen URL zugeordnet sind das Namespaces-Wörterbuch.
- Für eine bequemere Handhabung von Namespaces sollten Sie die Verwendung der lxml-Bibliothek in Betracht ziehen, die Namespaces automatisch erfasst Zuordnungen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie behebe ich den Fehler „Präfix ‚owl' nicht in der Präfixzuordnung gefunden' beim Parsen von Namespace-XML mit Pythons ElementTree?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

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.
