


Wie kann man XML mit mehreren Namespaces in Python mithilfe von ElementTree effektiv analysieren?
XML mit mehreren Namespaces in Python mit ElementTree analysieren
Beim Parsen von XML mit mehreren Namespaces in Python mit ElementTree können Fehler aufgrund von auftreten Namensraumkonflikte. Lassen Sie uns dieses Problem mit einer Lösung angehen.
Namespace-Fehler beim Finden von Owl:Class-Tags
Betrachten Sie das folgende XML mit mehreren Namespaces:
<rdf:RDF xml:base="http://dbpedia.org/ontology/" xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:owl="http://www.w3.org/2002/07/owl#" xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#" xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#" xmlns="http://dbpedia.org/ontology/"> <owl:Class rdf:about="http://dbpedia.org/ontology/BasketballLeague"> <rdfs:label xml:lang="en">basketball league</rdfs:label> <rdfs:comment xml:lang="en"> a group of sports teams that compete against each other in Basketball </rdfs:comment> </owl:Class> </rdf:RDF>
Der Versuch, alle Owl:Class-Tags mithilfe der Standard-Namespace-Verarbeitung zu finden, kann zu Folgendem führen Fehler:
SyntaxError: prefix 'owl' not found in prefix map
Lösung: Explizites Namespace-Wörterbuch
Um diesen Fehler zu beheben, müssen Sie ein explizites Namespace-Wörterbuch für find() und findall() bereitstellen. Methoden:
namespaces = {'owl': 'http://www.w3.org/2002/07/owl#'} # add more as needed tree = ET.parse("filename") root = tree.getroot() root.findall('owl:Class', namespaces)
Dieses Namespace-Wörterbuch ordnet das Präfix „owl“ der entsprechenden Namespace-URL zu. Indem Sie dieses Wörterbuch an die Methode übergeben, definieren Sie explizit den zu verwendenden Namespace.
Alternative Namespace-Behandlung
Wechseln Sie nach Möglichkeit zur lxml-Bibliothek anstelle von ElementTree. Lxml verfügt über eine hervorragende Namespace-Unterstützung und sammelt automatisch Namespace-Präfixe im .nsmap-Attribut von Elementen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man XML mit mehreren Namespaces in Python mithilfe von ElementTree effektiv analysieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
