Die Verarbeitung von XML -Daten ist in Python h?ufig und flexibel. Die Hauptmethoden sind wie folgt: 1. Verwenden Sie XML.etree.elementtree, um einfache XML schnell zu analysieren, geeignet für Daten mit klarer Struktur und niedriger Hierarchie; 2. Bei der Begegnung mit einem Namespace müssen Sie die Pr?fixe manuell hinzufügen, z. 3. Für den komplexen XML wird empfohlen, eine LXML von Drittanbietern mit st?rkeren Funktionen zu verwenden, die erweiterte Funktionen wie XPath 2.0 unterstützt und über PIP installiert und importiert werden kann. Die Auswahl des richtigen Tools ist der Schlüssel. Für kleine Projekte stehen eingebaute Module zur Verfügung, und LXML wird für komplexe Szenarien zur Verbesserung der Effizienz verwendet.
Die Verarbeitung von XML -Daten ist in Python tats?chlich weit verbreitet, insbesondere wenn es erforderlich ist, Konfigurationsdateien zu analysieren, Netzwerkdaten zu verarbeiten oder Dokumente in bestimmten Formaten zu lesen. Python bietet verschiedene M?glichkeiten, mit XML umzugehen, und Sie k?nnen die am besten geeignete Methode entsprechend Ihren Anforderungen ausw?hlen.
Schnell mit ElementTree analysieren
Wenn Sie nur den Inhalt von XML -Dateien oder -ketten schnell lesen m?chten, ist xml.etree.ElementTree eine sehr bequeme Option. Es geh?rt zur Standardbibliothek und erfordert keine zus?tzliche Installation.
Beispielsweise haben Sie eine einfache XML -Datei:
<Daten>
<Country name = "liechtenstein">
<Rank> 1 </rank>
</land>
<Country name = "Singapur">
<Rank> 4 </rank>
</land>
</data>Sie k?nnen den L?ndernamen und das Ranking wie folgt lesen:
importieren Sie xml.etree.elementtree als ET
Baum = ets.Parse ('L?nder.xml')
root = tree.getRoot ()
für Land in root.findall ('Land'):
Name = Country.get ('Name')
Rank = Country.Find ('Rank'). Text
print (f "{name}: {rank}")Diese Methode ist für Daten mit einfacher Struktur und niedriger Hierarchie geeignet. Wenn Sie sich jedoch mit komplexen Namensspaces befassen oder XML -Formate überprüfen, ben?tigen Sie m?glicherweise etwas anderes.
Was tun, wenn Sie auf einen Namespace sto?en?
Namespaces werden h?ufig in XML angezeigt, und die direkte Suche nach Tags kann direkt fehlschlagen. Zum Beispiel das folgende Beispiel:
<root xmlns = "http://example.com/ns">
<Itement> Test </item>
</root>Wenn Sie noch schreiben:
root.find ('item')
Sie werden feststellen, dass das Ergebnis nicht gefunden wird. Denn find() und findall() werden die Namenspaces standardm??ig nicht automatisch verarbeitet.
Die L?sung besteht darin, das Pr?fix des Namespace manuell hinzuzufügen:
ns = {'ns': 'http://example.com/ns'}
item = root.find ('ns: item', ns)Obwohl es ein bisschen problematisch ist, denken Sie daran, das Problem ist nicht gro?.
Wenn XML komplex ist, sollten Sie LXML verwenden
Wenn die XML, auf die Sie begegnen, komplexer ist, wie z. B. tiefes Nisten, eine gro?e Anzahl von Namespaces oder die Unterstützung von XPADH-Support erforderlich, k?nnen Sie die lxml der Drittanbieter in Betracht ziehen. Die Schnittstelle ?hnelt ElementTree , hat aber leistungsst?rkere Funktionen.
Zum Beispiel unterstützt es XPath 2.0, bessere HTML -Parsen und sogar XSLT -Umwandlung.
Die Installation ist einfach:
PIP Installieren Sie LXML
Dann k?nnen Sie es so verwenden:
von LXML Import ETREE
Baum = ETREE.PARSE ('Complex.xml')
Für Element in Tree.xpath ('// item'):
print (item.text) Wenn Sie die Effizienz verbessern m?chten, aber keine Angst haben, mehr Bibliotheken zu installieren, ist lxml eine gute Wahl.
Grunds?tzlich ist das. Die Verarbeitung von XML ist in Python nicht zu schwierig. Der Schlüssel besteht darin, die Struktur klar zu sehen, auf den Namespace zu achten und das richtige Werkzeug auszuw?hlen. Wenn es sich um ein kleines Projekt handelt, reicht es aus, den integrierten ElementTree zu verwenden. Wenn Sie auf komplexen XML sto?en, ist es nicht zu sp?t, LXML hinzuzufügen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnalyse von XML -Daten in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Python multithreading eignet sich für I/O-intensive Aufgaben. 1. Es eignet sich für Szenarien wie Netzwerkanfragen, Lesen und Schreiben von Dateien, Warten von Benutzereingaben usw., z. 2. Es eignet sich nicht für Computerintensivaufgaben wie Bildverarbeitung und mathematische Operationen und kann aufgrund der globalen Interpreter Lock (GIL) nicht parallel funktionieren. Implementierungsmethode: Sie k?nnen Threads über das Threading -Modul erstellen und starten und join () verwenden, um sicherzustellen, dass der Haupt -Thread auf die Fertigstellung des untergeordneten Threads wartet und Sperre verwendet, um Datenkonflikte zu vermeiden. Es wird jedoch nicht empfohlen, zu viele Threads zu erm?glichen, um die Leistung zu vermeiden. Darüber hinaus bietet der ThreadPoolexecutor des Futures -Modul
