如何解析 XML 并获取特定节点属性的实例?

2024-11-20 08:43:00
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摘要:问题描述:我在 XML 中有很多行,并且我正尝试获取特定节点属性的实例。<foo> <bar> <type foobar="1"/> <type foobar="2"/> </ba...

问题描述:

我在 XML 中有很多行,并且我正尝试获取特定节点属性的实例。

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

如何访问属性的值foobar?在此示例中,我想要"1""2"


解决方案 1:

我建议ElementTree。在 Python 标准库本身中,有相同 API 的其他兼容实现,例如lxml,和cElementTree;但是,在这种情况下,它们主要增加的是速度——编程的简易性部分取决于定义的 API ElementTree

root首先从 XML构建一个 Element 实例,例如使用XML函数,或者通过解析文件,如下所示:

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

或者使用 中所示的其他多种方式ElementTree。然后执行以下操作:

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

输出:

1
2

解决方案 2:

minidom是最快且非常直接的。

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

解决方案 3:

您可以使用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'

解决方案 4:

有很多选择。如果速度和内存使用是一个问题,那么cElementTree看起来很棒。与使用 简单地读取文件相比,它的开销很小readlines

相关指标可以在下表中找到,该表是从cElementTree网站复制的:

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它与Python捆绑在一起:

  • Python 2:from xml.etree import cElementTree as ElementTree

  • Python 3:(from xml.etree import ElementTree自动使用加速的 C 版本)。

解决方案 5:

为了简单起见,我建议使用xmltodict。

它将您的 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')])])])

解决方案 6:

lxml.objectify非常简单。

以您的示例文本为例:

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}

解决方案 7:

Python 有一个 expat XML 解析器的接口。

xml.parsers.expat

它是一个非验证解析器,因此不会捕获错误的 XML。但是,如果您知道文件是正确的,那么这很好,您可能会获得所需的准确信息,并且可以即时丢弃其余信息。

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

解决方案 8:

为了增加另一种可能性,您可以使用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:

您的 XML 文件(略有改动):

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

使用以下方式访问属性untangle

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

关于 untangle 的更多信息可以在“ untangle ”中找到。

另外,如果您感兴趣,您可以在“ Python 和 XML ”中找到用于处理 XML 和 Python 的工具列表。您还会发现,以前的答案中提到了最常见的工具。

解决方案 9:

我可能会建议declxml。

完全披露:我编写这个库是因为我正在寻找一种在 XML 和 Python 数据结构之间进行转换的方法,而无需使用 ElementTree 编写数十行命令式解析/序列化代码。

使用 declxml,您可以使用处理器以声明方式定义 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以及基本级别​​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)

输出结果如下:

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

您还可以使用相同的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='    ')

输出结果如下

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

如果您想使用对象而不是字典,您可以定义处理器来在对象和数据之间进行转换。

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)

输出结果如下

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

解决方案 10:

这里有一个非常简单但有效的代码使用cElementTree

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 parse ”。

解决方案 11:

XML:

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

Python代码:

import xml.etree.cElementTree as ET

tree = ET.parse("foo.xml")
root = tree.getroot() 
root_tag = root.tag
print(root_tag) 

for form in root.findall("./bar/type"):
    x=(form.attrib)
    z=list(x)
    for i in z:
        print(x[i])

输出:

foo
1
2

解决方案 12:

xml.etree.ElementTree 与 lxml

这些是两个最常用的库的一些优点,在​​选择它们之前,我应该了解一下它们。

xml.etree.元素树:

  1. 来自标准库:无需安装任何模块

xml文件

  1. 轻松编写XML 声明:例如您是否需要添加standalone="no"

  2. 漂亮的打印:无需额外的代码即可获得漂亮的缩进XML。

  3. 对象化功能:它允许您使用 XML 就像处理普通的 Python 对象层次结构一样.node

  4. sourceline允许轻松获取您正在使用的 XML 元素的行。

  5. 您还可以使用内置的 XSD 模式检查器。

解决方案 13:

如果使用,则无需使用特定于库的 APIpython-benedict。只需从 XML 初始化一个新实例并轻松管理它,因为它是一个dict子类。

安装简单:pip install python-benedict

from benedict import benedict as bdict

# data-source can be an url, a filepath or data-string (as in this example)
data_source = """
<foo>
   <bar>
      <type foobar="1"/>
      <type foobar="2"/>
   </bar>
</foo>"""

data = bdict.from_xml(data_source)
t_list = data['foo.bar'] # yes, keypath supported
for t in t_list:
   print(t['@foobar'])

它支持并规范多种格式的 I/O操作:Base64、、、、、和。CSV`JSONTOMLXMLYAMLquery-string`

它经过了充分测试,并在GitHub上开源。披露:我是作者。

解决方案 14:

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')

这将打印该属性的值foobar

解决方案 15:

simplified_scrapy:一个新的库,我用过之后就爱上了它。我向你推荐它。

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']

这里有更多示例。这个库很容易使用。

解决方案 16:

我很疑惑,为什么没人推荐 Pandas。Pandas 有一个函数read_xml(),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

解决方案 17:

#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"?>
<pa:Process xmlns:pa="http://xmlns.abc.com">
    <pa:firsttag>SAMPLE</pa:firsttag></pa:Process>
'  # 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"?>
','') #replace is used to remove unwanted strings from the 'message'
message=message.replace('pa:Process>
','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'}'''

解决方案 18:

如果您不想使用任何外部库或第三方工具,请尝试以下代码。

  • 这将解析xml成 pythondictionary

  • 这也将解析 xml 属性

  • 这还将解析空标签,例如<tag/>,以及仅具有属性的标签,例如<tag var=val/>

代码

import re

def getdict(content):
    res=re.findall("<(?P<var>S*)(?P<attr>[^/>]*)(?:(?:>(?P<val>.*?)</(?P=var)>)|(?:/>))",content)
    if len(res)>=1:
        attreg="(?P<avr>S+?)(?:(?:=(?P<quote>['\"])(?P<avl>.*?)(?P=quote))|(?:=(?P<avl1>.*?)(?:s|$))|(?P<avl2>[s]+)|$)"
        if len(res)>1:
            return [{i[0]:[{"@attributes":[{j[0]:(j[2] or j[3] or j[4])} for j in re.findall(attreg,i[1].strip())]},{"$values":getdict(i[2])}]} for i in res]
        else:
            return {res[0]:[{"@attributes":[{j[0]:(j[2] or j[3] or j[4])} for j in re.findall(attreg,res[1].strip())]},{"$values":getdict(res[2])}]}
    else:
        return content

with open("test.xml","r") as f:
    print(getdict(f.read().replace('
','')))

示例输入

<details class="4b" count=1 boy>
    <name type="firstname">John</name>
    <age>13</age>
    <hobby>Coin collection</hobby>
    <hobby>Stamp collection</hobby>
    <address>
        <country>USA</country>
        <state>CA</state>
    </address>
</details>
<details empty="True"/>
<details/>
<details class="4a" count=2 girl>
    <name type="firstname">Samantha</name>
    <age>13</age>
    <hobby>Fishing</hobby>
    <hobby>Chess</hobby>
    <address current="no">
        <country>Australia</country>
        <state>NSW</state>
    </address>
</details>

输出 (美化后)

[
  {
    "details": [
      {
        "@attributes": [
          {
            "class": "4b"
          },
          {
            "count": "1"
          },
          {
            "boy": ""
          }
        ]
      },
      {
        "$values": [
          {
            "name": [
              {
                "@attributes": [
                  {
                    "type": "firstname"
                  }
                ]
              },
              {
                "$values": "John"
              }
            ]
          },
          {
            "age": [
              {
                "@attributes": []
              },
              {
                "$values": "13"
              }
            ]
          },
          {
            "hobby": [
              {
                "@attributes": []
              },
              {
                "$values": "Coin collection"
              }
            ]
          },
          {
            "hobby": [
              {
                "@attributes": []
              },
              {
                "$values": "Stamp collection"
              }
            ]
          },
          {
            "address": [
              {
                "@attributes": []
              },
              {
                "$values": [
                  {
                    "country": [
                      {
                        "@attributes": []
                      },
                      {
                        "$values": "USA"
                      }
                    ]
                  },
                  {
                    "state": [
                      {
                        "@attributes": []
                      },
                      {
                        "$values": "CA"
                      }
                    ]
                  }
                ]
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "details": [
      {
        "@attributes": [
          {
            "empty": "True"
          }
        ]
      },
      {
        "$values": ""
      }
    ]
  },
  {
    "details": [
      {
        "@attributes": []
      },
      {
        "$values": ""
      }
    ]
  },
  {
    "details": [
      {
        "@attributes": [
          {
            "class": "4a"
          },
          {
            "count": "2"
          },
          {
            "girl": ""
          }
        ]
      },
      {
        "$values": [
          {
            "name": [
              {
                "@attributes": [
                  {
                    "type": "firstname"
                  }
                ]
              },
              {
                "$values": "Samantha"
              }
            ]
          },
          {
            "age": [
              {
                "@attributes": []
              },
              {
                "$values": "13"
              }
            ]
          },
          {
            "hobby": [
              {
                "@attributes": []
              },
              {
                "$values": "Fishing"
              }
            ]
          },
          {
            "hobby": [
              {
                "@attributes": []
              },
              {
                "$values": "Chess"
              }
            ]
          },
          {
            "address": [
              {
                "@attributes": [
                  {
                    "current": "no"
                  }
                ]
              },
              {
                "$values": [
                  {
                    "country": [
                      {
                        "@attributes": []
                      },
                      {
                        "$values": "Australia"
                      }
                    ]
                  },
                  {
                    "state": [
                      {
                        "@attributes": []
                      },
                      {
                        "$values": "NSW"
                      }
                    ]
                  }
                ]
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
]

解决方案 19:

如果源是 xml 文件,则像这样

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

你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'}

解决方案 20:

使用 iterparse() 您可以捕获标签属性字典值:

import xml.etree.ElementTree as ET
from io import StringIO

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

file = StringIO(xml)

for event, elem in ET.iterparse(file, ("end",)):
    if event == "end" and elem.tag == "type":
        print(elem.attrib["foobar"])

解决方案 21:

经典的SAX 解析器解决方案可以像这样工作:

from xml.sax import make_parser, handler
from io import StringIO
xml = """<foo>
   <bar>
      <type foobar="1"/>
      <type foobar="2"/>
   </bar>
</foo>
"""
file = StringIO(xml)

class MyParser(handler.ContentHandler):

    def startElement(self, name, attrs):
        if name == "type":
            print(attrs['foobar'])

parser = make_parser()
b = MyParser()
parser.setContentHandler(b)
parser.parse(file)

输出:

1
2
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