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])}

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。

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。

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)。

我很受伤，没有人建议熊猫。Pandas有一个read_xml()函数，它非常适合这种扁平的xml结构。

import pandas as pd

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

df = pd.read_xml(xml, xpath=".//type")
print(df)

输出:

   foobar
0       1
1       2

为了增加另一种可能性，可以使用untangle，因为它是一个简单的xml-to-python-object库。这里有一个例子:

安装:

pip install untangle

用法:

你的XML文件(有一点变化):

<foo>
   <bar name="bar_name">
      <type foobar="1"/>
   </bar>
</foo>

使用untangle访问属性:

import untangle

obj = untangle.parse('/path_to_xml_file/file.xml')

print obj.foo.bar['name']
print obj.foo.bar.type['foobar']

输出将是:

bar_name
1

更多关于untangle的信息可以在“untangle”中找到。

此外，如果您感兴趣，可以在“Python和XML”中找到使用XML和Python的工具列表。您还将看到前面的答案中提到的最常见的问题。