Python menghuraikan bahagian CDATA dalam XML
Python menghuraikan bahagian CDATA dalam XML
XML ialah bahasa penanda yang biasa digunakan untuk menerangkan dan menghantar data. Dokumen XML mungkin mengandungi beberapa kandungan teks khas, termasuk bahagian yang dipanggil CDATA. CDATA ialah mekanisme untuk mewakili blok teks yang boleh mengandungi aksara dan tag khas tanpa ditafsirkan sebagai penanda XML oleh penghurai. Dalam Python, kita boleh menggunakan pelbagai perpustakaan dan alatan untuk menghuraikan dokumen XML. Artikel ini akan memperkenalkan cara menghuraikan bahagian CDATA dalam XML.
Pertama, kita perlu memasang perpustakaan Python untuk memproses dokumen XML. Salah satu perpustakaan yang biasa digunakan ialah xml.etree.ElementTree
, yang merupakan sebahagian daripada pustaka standard Python dan tidak memerlukan pemasangan tambahan. Kami juga boleh menggunakan perpustakaan pihak ketiga seperti lxml
dan xmltodict
untuk menghuraikan XML. xml.etree.ElementTree
,它是Python标准库的一部分,无需额外安装。我们还可以使用第三方库如lxml
和xmltodict
等来解析XML。
假设我们有一个XML文件,名为example.xml
,内容如下:
<root> <data><![CDATA[This is a CDATA section. It can contain special characters like < and > without being interpreted as XML tags.]]></data> </root>
首先,我们可以使用xml.etree.ElementTree
库来解析XML,并获取CDATA部分的内容。下面是一个示例代码:
import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse('example.xml') root = tree.getroot() data = root.find('data').text # 获取data标签的文本内容 print(data)
输出结果应该为:
This is a CDATA section. It can contain special characters like < and > without being interpreted as XML tags.
在示例代码中,我们首先使用ET.parse()
函数解析XML文件,然后使用getroot()
方法获取根元素。接着,我们使用root.find('data')
找到名为data
的标签,并使用.text
属性获取其文本内容。由于CDATA部分是在data
标签内的,因此我们可以直接获取到其内容。
如果我们使用lxml
库来解析XML,则可以使用xpath
来获取CDATA部分的内容。下面是使用lxml
库的示例代码:
from lxml import etree tree = etree.parse('example.xml') root = tree.getroot() data = root.xpath('//data')[0].text print(data)
输出结果与前面的示例相同。
另外,如果我们使用xmltodict
库来解析XML,则可以将CDATA部分以字典的形式返回。下面是使用xmltodict
库的示例代码:
import xmltodict with open('example.xml') as f: doc = xmltodict.parse(f.read()) data = doc['root']['data']['#text'] print(data)
输出结果同样为:
This is a CDATA section. It can contain special characters like < and > without being interpreted as XML tags.
通过以上示例代码,我们可以看到,在Python中解析XML中的CDATA部分是非常简单的。根据需要,我们可以选择适合自己的库和工具来完成解析任务。无论是使用xml.etree.ElementTree
、lxml
还是xmltodict
库,我们都能轻松地获取到CDATA部分的内容。
总结起来,本文介绍了如何使用Python menghuraikan bahagian CDATA dalam XML。无论是使用xml.etree.ElementTree
、lxml
还是xmltodict
example.xml
dengan kandungan berikut: 🎜rrreee🎜Pertama, kita boleh menggunakan pustaka xml.etree.ElementTree
untuk menghuraikan XML, Dan dapatkan kandungan bahagian CDATA. Berikut ialah contoh kod: 🎜rrreee🎜Outputnya hendaklah: 🎜rrreee🎜Dalam kod sampel, kami mula-mula menggunakan fungsi ET.parse()
untuk menghuraikan fail XML, dan kemudian menggunakan getroot()
kaedah mendapat elemen akar. Seterusnya, kami menggunakan root.find('data')
untuk mencari teg bernama data
dan menggunakan sifat .text
untuk mendapatkan kandungan teksnya . Memandangkan bahagian CDATA berada dalam teg data
, kami boleh mendapatkan kandungannya secara langsung. 🎜🎜Jika kami menggunakan perpustakaan lxml
untuk menghuraikan XML, kami boleh menggunakan xpath
untuk mendapatkan kandungan bahagian CDATA. Berikut ialah contoh kod menggunakan pustaka lxml
: 🎜rrreee🎜Output adalah sama seperti contoh sebelumnya. 🎜🎜Selain itu, jika kami menggunakan perpustakaan xmltodict
untuk menghuraikan XML, kami boleh mengembalikan bahagian CDATA dalam bentuk kamus. Berikut ialah contoh kod menggunakan pustaka xmltodict
: 🎜rrreee🎜Hasil output juga: 🎜rrreee🎜Melalui kod sampel di atas, kita dapat melihat bahawa menghuraikan bahagian CDATA XML dalam Python adalah sangat ringkas . Seperti yang diperlukan, kita boleh memilih perpustakaan dan alatan yang sesuai dengan kita untuk menyelesaikan tugas penghuraian. Sama ada menggunakan pustaka xml.etree.ElementTree
, lxml
atau xmltodict
, kami boleh mendapatkan kandungan bahagian CDATA dengan mudah. 🎜🎜Untuk meringkaskan, artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Python untuk menghuraikan bahagian CDATA XML. Sama ada menggunakan pustaka xml.etree.ElementTree
, lxml
atau xmltodict
, kami boleh mendapatkan kandungan bahagian CDATA dengan mudah dan melakukan pemprosesan yang sepadan. Dengan menggunakan perpustakaan dan alatan ini secara fleksibel, kami boleh memproses pelbagai data dalam dokumen XML dengan lebih mudah. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Python menghuraikan bahagian CDATA dalam XML. 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



Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Bagaimanakah Uvicorn terus mendengar permintaan HTTP? Uvicorn adalah pelayan web ringan berdasarkan ASGI. Salah satu fungsi terasnya ialah mendengar permintaan HTTP dan teruskan ...

Di Python, bagaimana untuk membuat objek secara dinamik melalui rentetan dan panggil kaedahnya? Ini adalah keperluan pengaturcaraan yang biasa, terutamanya jika perlu dikonfigurasikan atau dijalankan ...

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Fastapi ...
