Minidom是最快速且非常直接的方法。

XML:

<data>
    <items>
        <item name="item1"></item>
        <item name="item2"></item>
        <item name="item3"></item>
        <item name="item4"></item>
    </items>
</data>

Python:

from xml.dom import minidom

dom = minidom.parse('items.xml')
elements = dom.getElementsByTagName('item')

print(f"There are {len(elements)} items:")

for element in elements:
    print(element.attributes['name'].value)

输出:

There are 4 items:
item1
item2
item3
item4

Minidom是最快速且非常直接的方法。

XML:

<data>
    <items>
        <item name="item1"></item>
        <item name="item2"></item>
        <item name="item3"></item>
        <item name="item4"></item>
    </items>
</data>

Python:

from xml.dom import minidom

dom = minidom.parse('items.xml')
elements = dom.getElementsByTagName('item')

print(f"There are {len(elements)} items:")

for element in elements:
    print(element.attributes['name'].value)

输出:

There are 4 items:
item1
item2
item3
item4

我推荐ElementTree。同样的API还有其他兼容的实现，比如lxml和Python标准库中的cElementTree;但是，在这种情况下，他们主要增加的是更快的速度——编程的容易程度取决于ElementTree定义的API。

首先从XML中构建一个Element实例根，例如使用XML函数，或者通过解析文件，例如:

import xml.etree.ElementTree as ET
root = ET.parse('thefile.xml').getroot()

或者在ElementTree中显示的许多其他方法中的任何一种。然后这样做:

for type_tag in root.findall('bar/type'):
    value = type_tag.get('foobar')
    print(value)

输出:

1
2

为了简单起见，我建议使用xmltodict。

它将XML解析为OrderedDict;

>>> e = '<foo>
             <bar>
                 <type foobar="1"/>
                 <type foobar="2"/>
             </bar>
        </foo> '

>>> import xmltodict
>>> result = xmltodict.parse(e)
>>> result

OrderedDict([(u'foo', OrderedDict([(u'bar', OrderedDict([(u'type', [OrderedDict([(u'@foobar', u'1')]), OrderedDict([(u'@foobar', u'2')])])]))]))])

>>> result['foo']

OrderedDict([(u'bar', OrderedDict([(u'type', [OrderedDict([(u'@foobar', u'1')]), OrderedDict([(u'@foobar', u'2')])])]))])

>>> result['foo']['bar']

OrderedDict([(u'type', [OrderedDict([(u'@foobar', u'1')]), OrderedDict([(u'@foobar', u'2')])])])

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”。

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)。