xml.etree.ElementTree vs. lxml

下面是两个最常用的库的一些优点，在进行选择之前，我应该了解它们。

xml.etree.ElementTree:

来自标准库:不需要安装任何模块

lxml

轻松编写XML声明:例如，您是否需要添加standalone="no"? 漂亮的打印:无需额外代码就可以得到漂亮的缩进XML。 Objectify功能:它允许您像处理普通的Python对象hierarchy.node一样使用XML。 sourceline允许您轻松地获取正在使用的XML元素的行。 您还可以使用内置的XSD模式检查器。

你可以使用BeautifulSoup:

from bs4 import BeautifulSoup

x="""<foo>
   <bar>
      <type foobar="1"/>
      <type foobar="2"/>
   </bar>
</foo>"""

y=BeautifulSoup(x)
>>> y.foo.bar.type["foobar"]
u'1'

>>> y.foo.bar.findAll("type")
[<type foobar="1"></type>, <type foobar="2"></type>]

>>> y.foo.bar.findAll("type")[0]["foobar"]
u'1'
>>> y.foo.bar.findAll("type")[1]["foobar"]
u'2'

import xml.etree.ElementTree as ET
data = '''<foo>
           <bar>
               <type foobar="1"/>
               <type foobar="2"/>
          </bar>
       </foo>'''
tree = ET.fromstring(data)
lst = tree.findall('bar/type')
for item in lst:
    print item.get('foobar')

这将打印foobar属性的值。

这里有一个使用cElementTree的非常简单但有效的代码。

try:
    import cElementTree as ET
except ImportError:
  try:
    # Python 2.5 need to import a different module
    import xml.etree.cElementTree as ET
  except ImportError:
    exit_err("Failed to import cElementTree from any known place")      

def find_in_tree(tree, node):
    found = tree.find(node)
    if found == None:
        print "No %s in file" % node
        found = []
    return found  

# Parse a xml file (specify the path)
def_file = "xml_file_name.xml"
try:
    dom = ET.parse(open(def_file, "r"))
    root = dom.getroot()
except:
    exit_err("Unable to open and parse input definition file: " + def_file)

# Parse to find the child nodes list of node 'myNode'
fwdefs = find_in_tree(root,"myNode")

这是来自“python xml解析”。

我建议使用declxml。

完全公开:我编写这个库是因为我正在寻找一种在XML和Python数据结构之间转换的方法，而不需要用ElementTree编写数十行强制解析/序列化代码。

使用declxml，您可以使用处理器声明性地定义XML文档的结构以及如何在XML和Python数据结构之间进行映射。处理器用于序列化和解析，也用于基本级别的验证。

解析成Python数据结构很简单:

import declxml as xml

xml_string = """
<foo>
   <bar>
      <type foobar="1"/>
      <type foobar="2"/>
   </bar>
</foo>
"""

processor = xml.dictionary('foo', [
    xml.dictionary('bar', [
        xml.array(xml.integer('type', attribute='foobar'))
    ])
])

xml.parse_from_string(processor, xml_string)

它产生输出:

{'bar': {'foobar': [1, 2]}}

还可以使用同一处理器将数据序列化为XML

data = {'bar': {
    'foobar': [7, 3, 21, 16, 11]
}}

xml.serialize_to_string(processor, data, indent='    ')

哪个产生以下输出

<?xml version="1.0" ?>
<foo>
    <bar>
        <type foobar="7"/>
        <type foobar="3"/>
        <type foobar="21"/>
        <type foobar="16"/>
        <type foobar="11"/>
    </bar>
</foo>

如果希望使用对象而不是字典，则可以定义处理器来在对象之间转换数据。

import declxml as xml

class Bar:

    def __init__(self):
        self.foobars = []

    def __repr__(self):
        return 'Bar(foobars={})'.format(self.foobars)


xml_string = """
<foo>
   <bar>
      <type foobar="1"/>
      <type foobar="2"/>
   </bar>
</foo>
"""

processor = xml.dictionary('foo', [
    xml.user_object('bar', Bar, [
        xml.array(xml.integer('type', attribute='foobar'), alias='foobars')
    ])
])

xml.parse_from_string(processor, xml_string)

哪个产生以下输出

{'bar': Bar(foobars=[1, 2])}

如果源文件是一个xml文件，就像这个示例一样

<pa:Process xmlns:pa="http://sssss">
        <pa:firsttag>SAMPLE</pa:firsttag>
    </pa:Process>

您可以尝试下面的代码

from lxml import etree, objectify
metadata = 'C:\\Users\\PROCS.xml' # this is sample xml file the contents are shown above
parser = etree.XMLParser(remove_blank_text=True) # this line removes the  name space from the xml in this sample the name space is --> http://sssss
tree = etree.parse(metadata, parser) # this line parses the xml file which is PROCS.xml
root = tree.getroot() # we get the root of xml which is process and iterate using a for loop
for elem in root.getiterator():
    if not hasattr(elem.tag, 'find'): continue  # (1)
    i = elem.tag.find('}')
    if i >= 0:
        elem.tag = elem.tag[i+1:]

dict={}  # a python dictionary is declared
for elem in tree.iter(): #iterating through the xml tree using a for loop
    if elem.tag =="firsttag": # if the tag name matches the name that is equated then the text in the tag is stored into the dictionary
        dict["FIRST_TAG"]=str(elem.text)
        print(dict)

输出将是

{'FIRST_TAG': 'SAMPLE'}