lxml。物化真的很简单。

以示例文本为例:

from lxml import objectify
from collections import defaultdict

count = defaultdict(int)

root = objectify.fromstring(text)

for item in root.bar.type:
    count[item.attrib.get("foobar")] += 1

print dict(count)

输出:

{'1': 1, '2': 1}

有很多选择。如果速度和内存使用是一个问题，cElementTree看起来很棒。与简单地使用readline读取文件相比，它的开销非常小。

相关指标可以在下表中找到，复制自cElementTree网站:

library                         time    space
xml.dom.minidom (Python 2.1)    6.3 s   80000K
gnosis.objectify                2.0 s   22000k
xml.dom.minidom (Python 2.4)    1.4 s   53000k
ElementTree 1.2                 1.6 s   14500k  
ElementTree 1.2.4/1.3           1.1 s   14500k  
cDomlette (C extension)         0.540 s 20500k
PyRXPU (C extension)            0.175 s 10850k
libxml2 (C extension)           0.098 s 16000k
readlines (read as utf-8)       0.093 s 8850k
cElementTree (C extension)  --> 0.047 s 4900K <--
readlines (read as ascii)       0.032 s 5050k   

正如@jfs所指出的，cElementTree是与Python捆绑在一起的:

Python 2:来自xml。etree导入cElementTree作为ElementTree。 Python 3:从xml。导入ElementTree(自动使用加速的C版本)。

#If the xml is in the form of a string as shown below then
from lxml  import etree, objectify
'''sample xml as a string with a name space {http://xmlns.abc.com}'''
message =b'<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>\r\n<pa:Process xmlns:pa="http://xmlns.abc.com">\r\n\t<pa:firsttag>SAMPLE</pa:firsttag></pa:Process>\r\n'  # this is a sample xml which is a string


print('************message coversion and parsing starts*************')

message=message.decode('utf-8') 
message=message.replace('<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>\r\n','') #replace is used to remove unwanted strings from the 'message'
message=message.replace('pa:Process>\r\n','pa:Process>')
print (message)

print ('******Parsing starts*************')
parser = etree.XMLParser(remove_blank_text=True) #the name space is removed here
root = etree.fromstring(message, parser) #parsing of xml happens here
print ('******Parsing completed************')


dict={}
for child in root: # parsed xml is iterated using a for loop and values are stored in a dictionary
    print(child.tag,child.text)
    print('****Derving from xml tree*****')
    if child.tag =="{http://xmlns.abc.com}firsttag":
        dict["FIRST_TAG"]=child.text
        print(dict)


### output
'''************message coversion and parsing starts*************
<pa:Process xmlns:pa="http://xmlns.abc.com">

    <pa:firsttag>SAMPLE</pa:firsttag></pa:Process>
******Parsing starts*************
******Parsing completed************
{http://xmlns.abc.com}firsttag SAMPLE
****Derving from xml tree*****
{'FIRST_TAG': 'SAMPLE'}'''

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])}

simplified_scrapy:一个新的库，我使用后就爱上了它。我向你推荐。

from simplified_scrapy import SimplifiedDoc
xml = '''
<foo>
   <bar>
      <type foobar="1"/>
      <type foobar="2"/>
   </bar>
</foo>
'''

doc = SimplifiedDoc(xml)
types = doc.selects('bar>type')
print (len(types)) # 2
print (types.foobar) # ['1', '2']
print (doc.selects('bar>type>foobar()')) # ['1', '2']

这里有更多的例子。这个库很容易使用。

Python有一个到expat XML解析器的接口。

xml.parsers.expat

它是一个非验证解析器，因此不会捕获糟糕的XML。但如果你知道你的文件是正确的，那么这就很好了，你可能会得到你想要的确切信息，你可以丢弃其余的。

stringofxml = """<foo>
    <bar>
        <type arg="value" />
        <type arg="value" />
        <type arg="value" />
    </bar>
    <bar>
        <type arg="value" />
    </bar>
</foo>"""
count = 0
def start(name, attr):
    global count
    if name == 'type':
        count += 1

p = expat.ParserCreate()
p.StartElementHandler = start
p.Parse(stringofxml)

print count # prints 4