


Bagaimanakah xmltodict beroperasi pada xml dalam Python?
Python xmltodict beroperasi pada xml
xmltodict ialah satu lagi perpustakaan ringkas yang didedikasikan untuk menukar XML kepada JSON.
Berikut ialah contoh fail XML yang mudah:
<?xml version="1.0"?> <mydocument has="an attribute"> <and> <many>elements</many> <many>more elements</many> </and> <plus a="complex"> element as well </plus> </mydocument>
Ini ialah pakej pihak ketiga. Gunakan pip untuk memasangnya sebelum memproses
pip install xmltodict
Anda boleh mengakses elemen, atribut dan nilai di dalam seperti berikut:
import xmltodict with open("test.xml") as fd: # 将XML文件装载到dict里面 doc = xmltodict.parse(fd.read()) print(doc["mydocument"]["@has"]) # an attribute print(doc["mydocument"]["and"]) # OrderedDict([(u'many', [u'elements', u'more elements'])]) print(doc["mydocument"]["and"]["many"]) # [u'elements', u'more elements'] print(doc["mydocument"]["plus"]["@a"]) # complex print(doc["mydocument"]["plus"]["#text"]) # element as well xmltodict 也有unparse函数让您可以转回XML。
Fungsi ini mempunyai mod Penstriman sesuai untuk memproses fail yang tidak boleh diletakkan dalam memori. Ia juga menyokong ruang nama
Python XML parsing, modul xmltodict
untuk memasang xmltodict: pip3 install xmltodict
demo (rentetan xml dihuraikan menjadi seperti kamus):
# coding:utf-8 import xmltodict # 导入 # XML格式字符串 xml_str = """ <xml> <Name>张三</Name> <age>18</age> </xml> """ xml_dict = xmltodict.parse(xml_str) # 解析xml字符串 print(type(xml_dict)) # <class 'collections.OrderedDict'> 类字典型,可以按照字典方法操作 print xml_dict # 遍历 for key, val in xml_dict['xml'].items(): print key, "---", val
demo.py (kamus ditukar kepada rentetan xml):
# coding:utf-8 import xmltodict # 导入 # 字典 xml_dict = { "xml": { "name" : u"张三", "age" : 18 } } # 字典转换成XML字符串 # xml_str = xmltodict.unparse(xml_dict) xml_str = xmltodict.unparse(xml_dict, pretty=True) # pretty表示友好输出(有换行) print(xml_str)
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah xmltodict beroperasi pada xml dalam 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch

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.

Mengemas kini Pytorch ke versi terkini di CentOS boleh mengikuti langkah -langkah berikut: Kaedah 1: Mengemas kini PIP dengan PIP: Mula -mula pastikan PIP anda adalah versi terkini, kerana versi lama PIP mungkin tidak dapat memasang versi terkini PYTORCH. pipinstall-upgradepip uninstalls versi lama pytorch (jika dipasang): pemasangan pipuninstalltorchtorchvisionTorchaudio terkini
