这一切都始于我接受检查多个 XML 文件是否缺少字段的任务。在我们继续下一步之前,团队需要确保这些文件中存在所有必填字段。听起来很简单,对吧?嗯,不完全是。
我打开了第一个 XML 文件,扫描了属性,手动查找所需字段,然后勾选了相应的框。正如你所预料的那样,很快就会感到疲倦。在一个文件中只看了几分钟后,我的眼睛变得呆滞,我没有真正的信心我没有错过一些重要的事情。我的意思是,XML 可能非常挑剔,单个缺失字段可能会导致严重问题。
我有一种令人痛苦的恐惧感,因为我知道我还有一堆文件需要处理。当然,准确性至关重要——一个被忽视的缺失字段可能会带来灾难。因此,经过几次深呼吸和思考片刻后,我决定必须有更好的方法来解决这个问题。
作为一名程序员,我有一个想法:为什么不写一个脚本来为我完成这项单调的工作呢?我可以将其自动化并保证准确性,同时在过程中保持理智,而不是手动检查每个字段。是时候利用 Python 的力量了。
概念很简单:
这样,我可以轻松识别每个文件中缺少某个字段的次数、存在多少个属性,并获得清晰的报告 - 不再需要无休止的手动检查,不再出现错误。这是我的做法。
首先,我需要加载必填字段的列表。这些存储在 key required_fields 下的 JSON 文件中,因此我编写了一个函数来读取此文件:
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", [])
然后真正的魔法来了。我编写了一个函数来解析每个 XML 文件,循环遍历其属性,并检查每个必填字段是否存在:
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('-----------------------------------------')
此函数加载 XML 文件,计算属性数量,并跟踪每个必填字段缺少多少属性。该函数打印出一份报告,显示每个处理文件的结果。
最后,我将所有内容放在 main() 函数中。它将迭代指定目录中的所有 XML 文件并对每个文件运行字段检查函数:
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()
运行该过程后,您将收到与此类似的结果摘要:
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
一切准备就绪后,我就在 XML 文件目录上运行脚本。输出正是我所需要的:一个简洁的摘要,显示每个文件中有多少属性缺少哪些字段,以及每个 XML 中的属性总数。
我无需花费数小时手动检查每个文件,而是在几秒钟内得到答案。该脚本捕获了几个丢失的字段,如果我继续手动路线,我可能会忽略这些字段。
最终,一开始令人厌烦且容易出错的任务变成了一次有益的体验。现在,每当我接到感觉乏味或容易出错的任务时,我都会提醒自己脚本和自动化的力量。我想知道接下来我还可以简化多少其他任务......
您可以通过克隆我创建的 XML Checker 存储库来快速开始这种自动化。这将为您提供所需的一切,包括脚本和示例文件。从那里,您将能够自己运行自动化,对其进行自定义以满足您的需求或进一步扩展其功能。
享受吧!
以上是我使用 Python 自动化 XML 字段检查的那一天的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!