


Hari Saya Mengautomasikan Pemeriksaan Medan XML dengan Python
Semuanya bermula apabila saya diberi tugas untuk menyemak beberapa fail XML untuk medan yang hilang. Pasukan perlu memastikan semua medan wajib ada dalam fail ini sebelum kami boleh meneruskan langkah seterusnya. Bunyi cukup mudah, bukan? Baiklah, tidak begitu.
Saya membuka fail XML pertama, mengimbas melalui sifat, mencari medan yang diperlukan secara manual dan menanda kotak semasa saya pergi. Seperti yang anda jangkakan, ia menjadi letih dengan cepat. Selepas hanya beberapa minit dalam satu fail, mata saya berkaca-kaca, dan saya tidak mempunyai keyakinan sebenar bahawa saya tidak terlepas sesuatu yang penting. Maksud saya, XML boleh menjadi sangat cerewet dan satu medan yang hilang boleh menyebabkan masalah besar.
Saya mengalami perasaan gerun yang meruncing ini, kerana mengetahui saya masih mempunyai banyak fail untuk dilalui. Dan, sudah tentu, ketepatan adalah kritikal-satu medan yang hilang yang diabaikan boleh menyebabkan bencana. Oleh itu, selepas menarik nafas panjang dan seketika untuk berfikir, saya memutuskan bahawa perlu ada cara yang lebih baik untuk menangani perkara ini.
Epiphany: Automasi untuk Menyelamat
Sebagai seorang pengaturcara, saya mempunyai idea: mengapa tidak menulis skrip untuk melakukan kerja membosankan ini untuk saya? Daripada menyemak setiap medan secara manual, saya boleh mengautomasikannya dan menjamin ketepatan sambil menjimatkan kewarasan saya dalam proses itu. Sudah tiba masanya untuk memanfaatkan kuasa Python.
Konsepnya mudah:
- Saya mempunyai senarai medan yang diperlukan disimpan dalam fail JSON, yang menjadikan skrip sangat boleh digunakan semula dan boleh disesuaikan. Dengan menggunakan pendekatan ini, skrip boleh memproses fail XML lain dengan mudah, walaupun dengan struktur yang berbeza. Anda hanya perlu mengemas kini fail JSON dengan medan yang diperlukan untuk sebarang format XML baharu, membenarkan skrip melaraskan secara automatik kepada skema XML yang berbeza tanpa pengubahsuaian.
- Saya perlu menulis skrip Python yang akan melalui setiap fail XML, semak jika mana-mana medan yang diperlukan tiada, dan kemudian keluarkan ringkasan.
Dengan cara ini, saya dapat dengan mudah mengenal pasti berapa kali medan hilang dalam setiap fail, bilangan sifat yang ada dan mendapatkan laporan yang jelas—tiada lagi pemeriksaan manual yang tidak berkesudahan, tiada lagi kesilapan. Begini cara saya mendekatinya.
Menulis Skrip Utiliti
Perkara pertama dahulu, saya perlu memuatkan senarai medan yang diperlukan. Ini disimpan dalam fail JSON di bawah kekunci required_fields, jadi saya menulis fungsi untuk membaca fail ini:
import os import json import xml.etree.ElementTree as ET def load_required_fields(json_file_path): with open(json_file_path, 'r') as file: data = json.load(file) return data.get("required_fields", [])
Kemudian datang keajaiban sebenar. Saya menulis fungsi untuk menghuraikan setiap fail XML, mengulangi sifatnya dan menyemak kehadiran setiap medan yang diperlukan:
def check_missing_fields(file_path, required_fields): # Load the XML file tree = ET.parse(file_path) root = tree.getroot() # Initialize variables to store counts and track missing fields total_properties = 0 missing_fields_counts = {field: 0 for field in required_fields} # Loop through each property to check for missing fields for property in root.findall('.//property'): total_properties += 1 for field in required_fields: # Use the find() method to look for direct children of the property element element = property.find(f'./{field}') # Check if the field is completely missing (not present) if element is None: missing_fields_counts[field] += 1 # Print the results print('-----------------------------------------') print(f'File: {os.path.basename(file_path)}') print(f'Total number of properties: {total_properties}') print('Number of properties missing each field:') for field, count in missing_fields_counts.items(): print(f' {field}: {count} properties') print('-----------------------------------------')
Fungsi ini memuatkan fail XML, mengira bilangan sifat dan menjejaki bilangan sifat yang tiada setiap medan yang diperlukan. Fungsi ini mencetak laporan yang menunjukkan keputusan untuk setiap fail yang diproses.
Akhir sekali, saya menyusun semuanya dalam fungsi main(). Ia akan berulang ke atas semua fail XML dalam direktori tertentu dan menjalankan fungsi semakan medan pada setiap fail:
def main(): # Directory containing XML files xml_dir = 'xmls' json_file_path = 'required_fields.json' # Load required fields from JSON file required_fields = load_required_fields(json_file_path) # Iterate over each file in the xmls directory for file_name in os.listdir(xml_dir): if file_name.endswith('.xml'): file_path = os.path.join(xml_dir, file_name) check_missing_fields(file_path, required_fields) if __name__ == "__main__": main()
Selepas menjalankan proses, anda akan menerima ringkasan keputusan yang serupa dengan ini:
File: properties.xml Total number of properties: 4170 Number of properties missing each field: Title: 0 properties Unit_Number: 0 properties Type: 0 properties Bedrooms: 0 properties Bathrooms: 0 properties Project: 0 properties Price: 0 properties VAT: 0 properties Status: 10 properties Area: 0 properties Location: 100 properties Latitude: 30 properties Longitude: 0 properties Apartment_Floor: 0 properties Block: 0 properties Phase: 0 properties Construction_Stage: 0 properties Plot_Size: 0 properties Yard: 120 properties Description: 0 properties gallery: 27 properties
Keputusan: Kewarasan Disimpan
Setelah saya menyediakan segala-galanya, saya menjalankan skrip pada direktori fail XML saya. Outputnya betul-betul seperti yang saya perlukan: ringkasan ringkas menunjukkan kepada saya bilangan sifat dalam setiap fail yang tiada medan dan jumlah kiraan sifat dalam setiap XML.
Daripada menghabiskan masa berjam-jam menyemak setiap fail secara manual, saya mendapat jawapan saya dalam beberapa saat. Skrip menangkap beberapa medan yang hilang yang mungkin saya terlepas pandang jika saya meneruskan laluan manual.
Pengajaran
- Automasi ialah penyelamat: Setiap kali anda berhadapan dengan tugasan yang berulang, fikirkan cara anda boleh mengautomasikannya. Ia bukan sahaja menjimatkan masa anda, malah ia juga akan mengurangkan risiko kesilapan manusia.
- Ketepatan penting: Dalam situasi seperti ini, ketepatan adalah yang terpenting. Skrip mudah seperti yang saya tulis boleh memastikan anda tidak terlepas pandang apa-apa, yang penting terutamanya apabila berurusan dengan data kritikal.
- Gunakan kemahiran pengaturcaraan anda: Kadangkala, kita terperangkap dalam melakukan sesuatu secara manual, walaupun apabila kita mempunyai kemahiran untuk menjadikan hidup kita lebih mudah. Luangkan sedikit masa untuk berundur dan tanya diri anda, “Adakah cara yang lebih berkesan untuk melakukan ini?”
Akhirnya, apa yang bermula sebagai tugasan yang memenatkan dan terdedah kepada kesilapan bertukar menjadi pengalaman yang bermanfaat. Kini, apabila saya mendapat tugasan yang membosankan atau terdedah kepada kesilapan, saya mengingatkan diri saya tentang kuasa skrip dan automasi. Saya tertanya-tanya berapa banyak tugas lain yang boleh saya lancarkan seterusnya…
Anda boleh mula dengan cepat menggunakan automasi ini dengan mengkloning repositori Pemeriksa XML yang telah saya buat. Ini akan memberi anda semua yang anda perlukan, termasuk skrip dan fail contoh. Dari situ, anda akan dapat menjalankan automasi sendiri, menyesuaikannya agar sesuai dengan keperluan anda atau memperluaskan lagi fungsinya.
Nikmati!
Atas ialah kandungan terperinci Hari Saya Mengautomasikan Pemeriksaan Medan XML dengan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











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.

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.

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.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

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.

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
