python XML解析

Nov 23, 2016 pm 01:58 PM

什么是XML?

XML 指可扩展标记语言(eXtensible Markup Language)。 你可以通过本站学习XML教程

XML 被设计用来传输和存储数据。

XML是一套定义语义标记的规则,这些标记将文档分成许多部件并对这些部件加以标识。

它也是元标记语言,即定义了用于定义其他与特定领域有关的、语义的、结构化的标记语言的句法语言。

python对XML的解析

常见的XML编程接口有DOM和SAX,这两种接口处理XML文件的方式不同,当然使用场合也不同。

python有三种方法解析XML,SAX,DOM,以及ElementTree:

1.SAX (simple API for XML )

pyhton 标准库包含SAX解析器,SAX用事件驱动模型,通过在解析XML的过程中触发一个个的事件并调用用户定义的回调函数来处理XML文件。

2.DOM(Document Object Model)

将XML数据在内存中解析成一个树,通过对树的操作来操作XML。

3.ElementTree(元素树)

ElementTree就像一个轻量级的DOM,具有方便友好的API。代码可用性好,速度快,消耗内存少。

注:因DOM需要将XML数据映射到内存中的树,一是比较慢,二是比较耗内存,而SAX流式读取XML文件,比较快,占用内存少,但需要用户实现回调函数(handler)。

本章节使用到的XML实例文件movies.xml内容如下:

   War, Thriller

   DVD

   2003

   PG

   10

   Talk about a US-Japan war

   Anime, Science Fiction

   DVD

   1989

   R

   8

   A schientific fiction

   

   Anime, Action

   DVD

   4

   PG

   10

   Vash the Stampede!

   Comedy

   VHS

   PG

   2

   Viewable boredom

   

 

python使用SAX解析xml

SAX是一种基于事件驱动的API。

利用SAX解析XML文档牵涉到两个部分:解析器和事件处理器。

解析器负责读取XML文档,并向事件处理器发送事件,如元素开始跟元素结束事件;

而事件处理器则负责对事件作出相应,对传递的XML数据进行处理。

1、对大型文件进行处理;

2、只需要文件的部分内容,或者只需从文件中得到特定信息。

3、想建立自己的对象模型的时候。

在python中使用sax方式处理xml要先引入xml.sax中的parse函数,还有xml.sax.handler中的ContentHandler。

ContentHandler类方法介绍

characters(content)方法

调用时机:

从行开始,遇到标签之前,存在字符,content的值为这些字符串。

从一个标签,遇到下一个标签之前, 存在字符,content的值为这些字符串。

从一个标签,遇到行结束符之前,存在字符,content的值为这些字符串。

标签可以是开始标签,也可以是结束标签。

startDocument()方法

文档启动的时候调用。

endDocument()方法

解析器到达文档结尾时调用。

startElement(name, attrs)方法

遇到XML开始标签时调用,name是标签的名字,attrs是标签的属性值字典。

endElement(name)方法

遇到XML结束标签时调用。

make_parser方法

以下方法创建一个新的解析器对象并返回。

xml.sax.make_parser( [parser_list] )

   

参数说明:

parser_list - 可选参数,解析器列表

parser方法

以下方法创建一个 SAX 解析器并解析xml文档:

xml.sax.parse( xmlfile, contenthandler[, errorhandler])

   

参数说明:

xmlfile - xml文件名

contenthandler - 必须是一个ContentHandler的对象

errorhandler - 如果指定该参数,errorhandler必须是一个SAX ErrorHandler对象

parseString方法

parseString方法创建一个XML解析器并解析xml字符串:

xml.sax.parseString(xmlstring, contenthandler[, errorhandler])

   

参数说明:

xmlstring - xml字符串

contenthandler - 必须是一个ContentHandler的对象

errorhandler - 如果指定该参数,errorhandler必须是一个SAX ErrorHandler对象

Python 解析XML实例

#!/usr/bin/python

 

import xml.sax

 

class MovieHandler( xml.sax.ContentHandler ):

   def __init__(self):

      self.CurrentData = ""

      self.type = ""

      self.format = ""

      self.year = ""

      self.rating = ""

      self.stars = ""

      self.description = ""

 

   # 元素开始事件处理

   def startElement(self, tag, attributes):

      self.CurrentData = tag

      if tag == "movie":

         print "*****Movie*****"

         title = attributes["title"]

         print "Title:", title

 

   # 元素结束事件处理

   def endElement(self, tag):

      if self.CurrentData == "type":

         print "Type:", self.type

      elif self.CurrentData == "format":

         print "Format:", self.format

      elif self.CurrentData == "year":

         print "Year:", self.year

      elif self.CurrentData == "rating":

         print "Rating:", self.rating

      elif self.CurrentData == "stars":

         print "Stars:", self.stars

      elif self.CurrentData == "description":

         print "Description:", self.description

      self.CurrentData = ""

 

   # 内容事件处理

   def characters(self, content):

      if self.CurrentData == "type":

         self.type = content

      elif self.CurrentData == "format":

         self.format = content

      elif self.CurrentData == "year":

         self.year = content

      elif self.CurrentData == "rating":

         self.rating = content

      elif self.CurrentData == "stars":

         self.stars = content

      elif self.CurrentData == "description":

         self.description = content

  

if ( __name__ == "__main__"):

   

   # 创建一个 XMLReader

   parser = xml.sax.make_parser()

   # turn off namepsaces

   parser.setFeature(xml.sax.handler.feature_namespaces, 0)

 

   # 重写 ContextHandler

   Handler = MovieHandler()

   parser.setContentHandler( Handler )

   

   parser.parse("movies.xml")

   

以上代码执行结果如下:

*****Movie*****

Title: Enemy Behind

Type: War, Thriller

Format: DVD

Year: 2003

Rating: PG

Stars: 10

Description: Talk about a US-Japan war

*****Movie*****

Title: Transformers

Type: Anime, Science Fiction

Format: DVD

Year: 1989

Rating: R

Stars: 8

Description: A schientific fiction

*****Movie*****

Title: Trigun

Type: Anime, Action

Format: DVD

Rating: PG

Stars: 10

Description: Vash the Stampede!

*****Movie*****

Title: Ishtar

Type: Comedy

Format: VHS

Rating: PG

Stars: 2

Description: Viewable boredom

   

完整的 SAX API 文档请查阅Python SAX APIs

使用xml.dom解析xml

文件对象模型(Document Object Model,简称DOM),是W3C组织推荐的处理可扩展置标语言的标准编程接口。

一个 DOM 的解析器在解析一个 XML 文档时,一次性读取整个文档,把文档中所有元素保存在内存中的一个树结构里,之后你可以利用DOM 提供的不同的函数来读取或修改文档的内容和结构,也可以把修改过的内容写入xml文件。

python中用xml.dom.minidom来解析xml文件,实例如下:

#!/usr/bin/python

 

from xml.dom.minidom import parse

import xml.dom.minidom

 

# 使用minidom解析器打开 XML 文档

DOMTree = xml.dom.minidom.parse("movies.xml")

collection = DOMTree.documentElement

if collection.hasAttribute("shelf"):

   print "Root element : %s" % collection.getAttribute("shelf")

 

# 在集合中获取所有电影

movies = collection.getElementsByTagName("movie")

 

# 打印每部电影的详细信息

for movie in movies:

   print "*****Movie*****"

   if movie.hasAttribute("title"):

      print "Title: %s" % movie.getAttribute("title")

 

   type = movie.getElementsByTagName('type')[0]

   print "Type: %s" % type.childNodes[0].data

   format = movie.getElementsByTagName('format')[0]

   print "Format: %s" % format.childNodes[0].data

   rating = movie.getElementsByTagName('rating')[0]

   print "Rating: %s" % rating.childNodes[0].data

   description = movie.getElementsByTagName('description')[0]

   print "Description: %s" % description.childNodes[0].data

   

以上程序执行结果如下:

Root element : New Arrivals

*****Movie*****

Title: Enemy Behind

Type: War, Thriller

Format: DVD

Rating: PG

Description: Talk about a US-Japan war

*****Movie*****

Title: Transformers

Type: Anime, Science Fiction

Format: DVD

Rating: R

Description: A schientific fiction

*****Movie*****

Title: Trigun

Type: Anime, Action

Format: DVD

Rating: PG

Description: Vash the Stampede!

*****Movie*****

Title: Ishtar

Type: Comedy

Format: VHS

Rating: PG

Description: Viewable boredom


Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Cara menghidupkan semula rakan sepasukan
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Cara mendapatkan biji gergasi
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Cara Menggunakan Python untuk Mencari Pengagihan Zipf Fail Teks Cara Menggunakan Python untuk Mencari Pengagihan Zipf Fail Teks Mar 05, 2025 am 09:58 AM

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Penapisan gambar di python Penapisan gambar di python Mar 03, 2025 am 09:44 AM

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html? Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Pengenalan kepada pengaturcaraan selari dan serentak di Python Pengenalan kepada pengaturcaraan selari dan serentak di Python Mar 03, 2025 am 10:32 AM

Python, kegemaran sains dan pemprosesan data, menawarkan ekosistem yang kaya untuk pengkomputeran berprestasi tinggi. Walau bagaimanapun, pengaturcaraan selari dalam Python memberikan cabaran yang unik. Tutorial ini meneroka cabaran -cabaran ini, memberi tumpuan kepada Interprete Global

Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch? Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Cara Melaksanakan Struktur Data Anda Sendiri di Python Cara Melaksanakan Struktur Data Anda Sendiri di Python Mar 03, 2025 am 09:28 AM

Tutorial ini menunjukkan mewujudkan struktur data saluran paip tersuai di Python 3, memanfaatkan kelas dan pengendali yang berlebihan untuk fungsi yang dipertingkatkan. Fleksibiliti saluran paip terletak pada keupayaannya untuk menggunakan siri fungsi ke set data, GE

Serialization dan deserialisasi objek python: Bahagian 1 Serialization dan deserialisasi objek python: Bahagian 1 Mar 08, 2025 am 09:39 AM

Serialization dan deserialization objek Python adalah aspek utama dari mana-mana program bukan remeh. Jika anda menyimpan sesuatu ke fail python, anda melakukan siri objek dan deserialization jika anda membaca fail konfigurasi, atau jika anda menjawab permintaan HTTP. Dalam erti kata, siri dan deserialization adalah perkara yang paling membosankan di dunia. Siapa yang peduli dengan semua format dan protokol ini? Anda mahu berterusan atau mengalirkan beberapa objek python dan mengambilnya sepenuhnya pada masa yang akan datang. Ini adalah cara yang baik untuk melihat dunia pada tahap konseptual. Walau bagaimanapun, pada tahap praktikal, skim siri, format atau protokol yang anda pilih boleh menentukan kelajuan, keselamatan, kebebasan status penyelenggaraan, dan aspek lain dari program

Modul Matematik dalam Python: Statistik Modul Matematik dalam Python: Statistik Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

See all articles