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6.3 解析简单的XML数据


问题

你想从一个简单的XML文档中提取数据。

解决方案

可以使用 xml.etree.ElementTree 模块从简单的XML文档中提取数据。为了演示,假设你想解析Planet Python上的RSS源。下面是相应的代码:

  1. from urllib.request import urlopen
  2. from xml.etree.ElementTree import parse
  3. # Download the RSS feed and parse it
  4. u = urlopen('http://planet.python.org/rss20.xml')
  5. doc = parse(u)
  6. # Extract and output tags of interest
  7. for item in doc.iterfind('channel/item'):
  8. title = item.findtext('title')
  9. date = item.findtext('pubDate')
  10. link = item.findtext('link')
  11. print(title)
  12. print(date)
  13. print(link)
  14. print()

运行上面的代码,输出结果类似这样:

  1. Steve Holden: Python for Data Analysis
  2. Mon, 19 Nov 2012 02:13:51 +0000
  3. http://holdenweb.blogspot.com/2012/11/python-for-data-analysis.html
  4. Vasudev Ram: The Python Data model (for v2 and v3)
  5. Sun, 18 Nov 2012 22:06:47 +0000
  6. http://jugad2.blogspot.com/2012/11/the-python-data-model.html
  7. Python Diary: Been playing around with Object Databases
  8. Sun, 18 Nov 2012 20:40:29 +0000
  9. http://www.pythondiary.com/blog/Nov.18,2012/been-...-object-databases.html
  10. Vasudev Ram: Wakari, Scientific Python in the cloud
  11. Sun, 18 Nov 2012 20:19:41 +0000
  12. http://jugad2.blogspot.com/2012/11/wakari-scientific-python-in-cloud.html
  13. Jesse Jiryu Davis: Toro: synchronization primitives for Tornado coroutines
  14. Sun, 18 Nov 2012 20:17:49 +0000
  15. http://feedproxy.google.com/~r/EmptysquarePython/~3/_DOZT2Kd0hQ/

很显然,如果你想做进一步的处理,你需要替换 print() 语句来完成其他有趣的事。

讨论

在很多应用程序中处理XML编码格式的数据是很常见的。不仅是因为XML在Internet上面已经被广泛应用于数据交换,同时它也是一种存储应用程序数据的常用格式(比如字处理,音乐库等)。接下来的讨论会先假定读者已经对XML基础比较熟悉了。

在很多情况下,当使用XML来仅仅存储数据的时候,对应的文档结构非常紧凑并且直观。例如,上面例子中的RSS订阅源类似于下面的格式:

  1. <?xml version="1.0"?>
  2. <rss version="2.0" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
  3. <channel>
  4. <title>Planet Python</title>
  5. <link>http://planet.python.org/</link>
  6. <language>en</language>
  7. <description>Planet Python - http://planet.python.org/</description>
  8. <item>
  9. <title>Steve Holden: Python for Data Analysis</title>
  10. <guid>http://holdenweb.blogspot.com/...-data-analysis.html</guid>
  11. <link>http://holdenweb.blogspot.com/...-data-analysis.html</link>
  12. <description>...</description>
  13. <pubDate>Mon, 19 Nov 2012 02:13:51 +0000</pubDate>
  14. </item>
  15. <item>
  16. <title>Vasudev Ram: The Python Data model (for v2 and v3)</title>
  17. <guid>http://jugad2.blogspot.com/...-data-model.html</guid>
  18. <link>http://jugad2.blogspot.com/...-data-model.html</link>
  19. <description>...</description>
  20. <pubDate>Sun, 18 Nov 2012 22:06:47 +0000</pubDate>
  21. </item>
  22. <item>
  23. <title>Python Diary: Been playing around with Object Databases</title>
  24. <guid>http://www.pythondiary.com/...-object-databases.html</guid>
  25. <link>http://www.pythondiary.com/...-object-databases.html</link>
  26. <description>...</description>
  27. <pubDate>Sun, 18 Nov 2012 20:40:29 +0000</pubDate>
  28. </item>
  29. ...
  30. </channel>
  31. </rss>

xml.etree.ElementTree.parse() 函数解析整个XML文档并将其转换成一个文档对象。 然后,你就能使用 find()iterfind()findtext() 等方法来搜索特定的XML元素了。 这些函数的参数就是某个指定的标签名,例如 channel/itemtitle 。 每次指定某个标签时,你需要遍历整个文档结构。每次搜索操作会从一个起始元素开始进行。 同样,每次操作所指定的标签名也是起始元素的相对路径。 例如,执行 doc.iterfind('channel/item') 来搜索所有在 channel 元素下面的 item 元素。 doc 代表文档的最顶层(也就是第一级的 rss 元素)。 然后接下来的调用 item.findtext() 会从已找到的 item 元素位置开始搜索。 ElementTree 模块中的每个元素有一些重要的属性和方法,在解析的时候非常有用。 tag 属性包含了标签的名字,text 属性包含了内部的文本,而 get() 方法能获取属性值。例如:

  1. >>> doc
  2. <xml.etree.ElementTree.ElementTree object at 0x101339510>
  3. >>> e = doc.find('channel/title')
  4. >>> e
  5. <Element 'title' at 0x10135b310>
  6. >>> e.tag
  7. 'title'
  8. >>> e.text
  9. 'Planet Python'
  10. >>> e.get('some_attribute')
  11. >>>

有一点要强调的是 xml.etree.ElementTree 并不是XML解析的唯一方法。对于更高级的应用程序,你需要考虑使用 lxml 。它使用了和ElementTree同样的编程接口,因此上面的例子同样也适用于lxml。你只需要将刚开始的import语句换成 from lxml.etree import parse 就行了。lxml 完全遵循XML标准,并且速度也非常快,同时还支持验证,XSLT和XPath等特性。


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