• Python XML 解析


    什么是 XML?

    XML 指可扩展标记语言(eXtensible Markup Language)。

    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 )

    Python 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)。推荐使用ET来处理XML,除非你有什么非常特别的需要。

    ElementTree - 一个 API ,两种实现

    ElementTree 生来就是为了处理 XML ,它在 Python 标准库中有两种实现。一种是纯 Python 实现例如 xml.etree.ElementTree ,另外一种是速度快一点的 xml.etree.cElementTree 。你要记住: 尽量使用 C 语言实现的那种,因为它速度更快,而且消耗的内存更少。如果你的电脑上没有 _elementtree 那么你需要这样做:

    try:
        import xml.etree.cElementTree as ET
    except ImportError:
        import xml.etree.ElementTree as ET

    这是一个让 Python 不同的库使用相同 API 的一个比较常用的办法。还是那句话,你的编译环境和别人的很可能不一样,所以这样做可以防止一些莫名其妙的小问题。注意:从 Python 3.3 开始,你没有必要这么做了,因为 ElementTree 模块会自动寻找可用的 C 库来加快速度。所以只需要 import xml.etree.ElementTree 就可以了。但是在 3.3 正式推出之前,你最好还是使用我上面提供的那段代码。

    将 XML 解析为树的形式

    我们来讲点基础的。XML 是一种分级的数据形式,所以最自然的表示方法是将它表示为一棵树。ET 有两个对象来实现这个目的 - ElementTree 将整个 XML 解析为一棵树, Element 将单个结点解析为树。如果是整个文档级别的操作(比如说读,写,找到一些有趣的元素)通常用 ElementTree 。单个 XML 元素和它的子元素通常用 Element 。下面的例子能说明我刚才啰嗦的一大堆。

    我们用这个 XML 文件来做例子:

    <?xml version="1.0"?>
    <doc>
        <branch name="testing" hash="1cdf045c">
            text,source
        </branch>
        <branch name="release01" hash="f200013e">
            <sub-branch name="subrelease01">
                xml,sgml
            </sub-branch>
        </branch>
        <branch name="invalid">
        </branch>
    </doc>

    让我们加载并且解析这个 XML :

    >>> import xml.etree.cElementTree as ET
    >>> tree = ET.ElementTree(file='doc1.xml')

    然后抓根结点元素:

    >>> tree.getroot()
    <Element 'doc' at 0x11eb780>

    和预期一样,root 是一个 Element 元素。我们可以来看看:

    >>> root = tree.getroot()
    >>> root.tag, root.attrib
    ('doc', {})

    看吧,根元素没有任何状态。就像任何 Element 一样,它可以找到自己的子结点:

    >>> for child_of_root in root:
    ...     print(child_of_root.tag, child_of_root.attrib)
    ...
    ('branch', {'hash': '1cdf045c', 'name': 'testing'})
    ('branch', {'hash': 'f200013e', 'name': 'release01'})
    ('branch', {'name': 'invalid'})

    我们也可以进入一个指定的子结点:

    >>> root[0].tag, root[0].text
    ('branch', '
            text,source
        ')

    找到我们感兴趣的元素

    从上面的例子我们可以轻而易举的看到,我们可以用一个简单的递归获取 XML 中的任何元素。然而,因为这个操作比较普遍,ET 提供了一些有用的工具来简化操作.

    Element 对象有一个 iter 方法可以对子结点进行深度优先遍历。(好像自己手敲哦一个dfs...) ElementTree 对象也有 iter 方法来提供便利。

    >>> for elem in tree.iter():
    ...     print(elem.tag, elem.attrib)
    ... 
    ('doc', {})
    ('branch', {'hash': '1cdf045c', 'name': 'testing'})
    ('branch', {'hash': 'f200013e', 'name': 'release01'})
    ('sub-branch', {'name': 'subrelease01'})
    ('branch', {'name': 'invalid'})

    遍历所有的元素,然后检验有没有你想要的。ET 可以让这个过程更便捷。 iter 方法接受一个标签名字,然后只遍历那些有指定标签的元素:

    >>> for elem in tree.iter(tag='branch'):
    ...     print elem.tag, elem.attrib
    ... 
    branch {'hash': '1cdf045c', 'name': 'testing'}
    branch {'hash': 'f200013e', 'name': 'release01'}
    branch {'name': 'invalid'}

    来自 XPath 的帮助

    为了寻找我们感兴趣的元素,一个更加有效的办法是使用 XPath 支持。 Element 有一些关于寻找的方法可以接受 XPath 作为参数。 find返回第一个匹配的子元素, findall 以列表的形式返回所有匹配的子元素, iterfind 为所有匹配项提供迭代器。这些方法在 ElementTree 里面也有。

    给出一个例子:

    >>> for elem in tree.iterfind('branch/sub-branch'):
    ...      print(elem.tag, elem.attrib)
    ... 
    ('sub-branch', {'name': 'subrelease01'})

    这个例子在 branch 下面找到所有标签为 sub-branch 的元素。然后给出如何找到所有的 branch 元素,用一个指定 name 的状态即可:

    >>> for elem in tree.iterfind('branch[@name="release01"]'):
    ...      print(elem.tag, elem.attrib)
    ... 
    ('branch', {'hash': 'f200013e', 'name': 'release01'})

    想要深入学习 XPath 的话,请看 这里 。

    建立 XML 文档

    ET 提供了建立 XML 文档和写入文件的便捷方式。 ElementTree 对象提供了 write 方法。

    现在,这儿有两个常用的写 XML 文档的脚本。

    修改文档可以使用 Element 对象的方法:

    >>> for subelem in root:
    ...    print(subelem.tag, subelem.attrib)
    ... 
    branch {'foo': 'bar', 'hash': '1cdf045c', 'name': 'testing'}
    branch {'hash': 'f200013e', 'name': 'release01'}

    我们在这里删除了根元素的第三个子结点,然后为第一个子结点增加新状态。然后这个树可以写回到文件中。

    >>> import sys
    >>> tree.write(sys.stdout)   # ET.dump can also serve this purpose, ET.dump(tree)
    <doc>
        <branch foo="bar" hash="1cdf045c" name="testing">
            text,source
        </branch>
    <branch hash="f200013e" name="release01">
        <sub-branch name="subrelease01">
            xml,sgml
        </sub-branch>
    </branch>
    </doc>

    注意状态的顺序和原文档的顺序不太一样。这是因为 ET 讲状态保存在无序的字典中。语义上来说,XML 并不关心顺序。

    建立一个全新的元素也很容易。ET 模块提供了 SubElement 函数来简化过程:

    >>> a = ET.Element('elem')
    >>> c = ET.SubElement(a, 'child1')
    >>> c.text = "some text"
    >>> d = ET.SubElement(a, 'child2')
    >>> b = ET.Element('elem_b')
    >>> root = ET.Element('root')
    >>> root.extend((a, b))
    >>> tree = ET.ElementTree(root)
    >>> tree.write(sys.stdout)
    <root><elem><child1>some text</child1><child2 /></elem><elem_b /></root>

    如果要修改好的保存到指定文件

    tree.write(new_data.xml)

    使用 iterparse 来处理 XML 流

    就像我在文章一开头提到的那样,XML 文档通常比较大,所以将它们全部读入内存的库可能会有点儿小问题。这也是为什么我建议使用 SAX API 来替代 DOM 。

    我们刚讲过如何使用 ET 来将 XML 读入内存并且处理。但它就不会碰到和 DOM 一样的内存问题么?当然会。这也是为什么这个包提供一个特殊的工具,用来处理大型文档,并且解决了内存问题,这个工具叫 iterparse 。

    我给大家演示一个 iterparse 如何使用的例子。我用 自动生成 拿到了一个 XML 文档来进行说明。这只是开头的一小部分:

    <?xml version="1.0" standalone="yes"?>
    <site>
        <regions>
            <africa>
                <item id="item0">
                    <location>United States</location>    <!-- Counting locations -->
                    <quantity>1</quantity>
                    <name>duteous nine eighteen </name>
                    <payment>Creditcard</payment>
                    <description>
                        <parlist>
    [...]

    我已经用注释标出了我要处理的元素,我们用一个简单的脚本来计数有多少 location 元素并且文本内容为“Zimbabwe”。这是用 ET.parse 的一个标准的写法:

    tree = ET.parse(sys.argv[2])
    
    count = 0
    for elem in tree.iter(tag='location'):
        if elem.text == 'Zimbabwe':
            count += 1
    print count

    所有 XML 树中的元素都会被检验。当处理一个大约 100MB 的 XML 文件时,占用的内存大约是 560MB ,耗时 2.9 秒。

    注意:我们并不需要在内存中加载整颗树。它检测我们需要的带特定值的 location 元素。其他元素被丢弃。这是 iterparse 的来源:

    count = 0
    for event, elem in ET.iterparse(sys.argv[2]):
        if event == 'end':
            if elem.tag == 'location' and elem.text == 'Zimbabwe':
                count += 1
        elem.clear() # discard the element
    
    print(count)

    这个循环遍历 iterparse 事件,检测“闭合的”(end)事件并且寻找 location 标签和指定的值。在这里 elem.clear() 是关键 - iterparse 仍然建立一棵树,只不过不需要全部加载进内存,这样做可以有效的利用内存空间。

    处理同样的文件,这个脚本占用内存只需要仅仅的 7MB ,耗时 2.5 秒。速度的提升归功于生成树的时候只遍历一次。相比较来说, parse方法首先建立了整个树,然后再次遍历来寻找我们需要的元素(所以慢了一点)。

    结论

    在 Python 众多处理 XML 的模块中, ElementTree 真是屌爆了。它将轻量,符合 Python 哲学的 API ,出色的性能完美的结合在了一起。所以说如果要处理 XML ,果断地使用它吧!

    参考资料:
     1. 用 ElementTree 在 Python 中解析 XML

     2. Python-xml-文件处理

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