这一切都始于我接受检查多个 xml 文件是否缺少字段的任务。在我们继续下一步之前，团队需要确保这些文件中存在所有必填字段。听起来很简单，对吧？嗯，不完全是。
我打开第一个 xml 文件，扫描属性，手动查找必填字段，然后勾选相应的框。正如你所预料的那样，很快就会感到疲倦。在一个文件中只看了几分钟后，我的眼睛变得呆滞，我没有真正的信心我没有错过一些重要的事情。我的意思是，xml 可能非常挑剔，单个缺失字段可能会导致严重问题。
我有一种令人痛苦的恐惧感，因为我知道我还有一堆文件需要处理。当然，准确性至关重要——一个被忽视的缺失字段可能会带来灾难。因此，经过几次深呼吸和思考片刻后，我决定必须有更好的方法来解决这个问题。
顿悟：自动化来救援
作为一名程序员，我有一个想法：为什么不写一个脚本来为我完成这项单调的工作呢？我可以将其自动化并保证准确性，同时在过程中保持理智，而不是手动检查每个字段。是时候利用 python 的力量了。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
这个概念很简单：
- 我将必填字段列表存储在 json 文件中，这使得脚本具有高度的可重用性和适应性。通过使用这种方法，脚本可以轻松处理其他 xml 文件，甚至是那些具有不同结构的文件。您只需使用任何新 xml 格式的所需字段更新 json 文件，即可让脚本自动调整为不同的 xml 模式而无需修改。
- 我需要编写一个 python 脚本来遍历每个 xml 文件，检查是否缺少任何必填字段，然后输出摘要。
这样，我可以轻松识别每个文件中缺少某个字段的次数、存在多少个属性，并获得清晰的报告 - 不再需要无休止的手动检查，不再出现错误。这是我的做法。
编写实用程序脚本
首先，我需要加载必填字段的列表。这些存储在键 required_fields 下的 json 文件中，因此我编写了一个函数来读取此文件：
import os
import json
import xml.etree.elementtree as et
def load_required_fields(json_file_path):
with open(json_file_path, 'r') as file:
data = json.load(file)
return data.get("required_fields", [])
然后真正的魔法来了。我编写了一个函数来解析每个 xml 文件，循环遍历其属性，并检查每个必填字段是否存在：
使用 `gh` CLI 与 GitHub 交互。通过`gh issue`、`gh pr`、`gh run` 和 `gh api` 管理 issue、PR、CI 运行以及高级查询。
def check_missing_fields(file_path, required_fields):
# load the xml file
tree = et.parse(file_path)
root = tree.getroot()
# initialize variables to store counts and track missing fields
total_properties = 0
missing_fields_counts = {field: 0 for field in required_fields}
# loop through each property to check for missing fields
for property in root.findall('.//property'):
total_properties += 1
for field in required_fields:
# use the find() method to look for direct children of the property element
element = property.find(f'./{field}')
# check if the field is completely missing (not present)
if element is none:
missing_fields_counts[field] += 1
# print the results
print('-----------------------------------------')
print(f'file: {os.path.basename(file_path)}')
print(f'total number of properties: {total_properties}')
print('number of properties missing each field:')
for field, count in missing_fields_counts.items():
print(f' {field}: {count} properties')
print('-----------------------------------------')
此函数加载 xml 文件，计算属性数量，并跟踪每个必填字段缺少多少属性。该函数打印出一份报告，显示每个文件处理的结果。
最后，我将所有内容放在 main() 函数中。它将迭代指定目录中的所有 xml 文件并对每个文件运行字段检查函数：
def main():
# directory containing xml files
xml_dir = 'xmls'
json_file_path = 'required_fields.json'
# load required fields from json file
required_fields = load_required_fields(json_file_path)
# iterate over each file in the xmls directory
for file_name in os.listdir(xml_dir):
if file_name.endswith('.xml'):
file_path = os.path.join(xml_dir, file_name)
check_missing_fields(file_path, required_fields)
if __name__ == "__main__":
main()
运行该过程后，您将收到与此类似的结果摘要：
File: properties.xml Total number of properties: 4170 Number of properties missing each field: Title: 0 properties Unit_Number: 0 properties Type: 0 properties Bedrooms: 0 properties Bathrooms: 0 properties Project: 0 properties Price: 0 properties VAT: 0 properties Status: 10 properties Area: 0 properties Location: 100 properties Latitude: 30 properties Longitude: 0 properties Apartment_Floor: 0 properties Block: 0 properties Phase: 0 properties Construction_Stage: 0 properties Plot_Size: 0 properties Yard: 120 properties Description: 0 properties gallery: 27 properties
结果：保持理智
一切准备就绪后，我就在 xml 文件目录上运行脚本。输出正是我所需要的：一个简洁的摘要，显示每个文件中有多少属性缺少哪些字段，以及每个 xml 中的属性总数。
我无需花费数小时手动检查每个文件，而是在几秒钟内得到答案。该脚本捕获了几个丢失的字段，如果我继续手动路线，我可能会忽略这些字段。
经验教训
- 自动化是救星：每当您面临重复性任务时，请考虑如何将它们自动化。它不仅可以节省您的时间，还可以降低人为错误的风险。
- 准确性很重要：在这种情况下，准确性至关重要。像我写的这样一个简单的脚本可以确保您不会忽略任何事情，这在处理关键数据时尤其重要。
- 利用你的编程技能：有时，我们会陷入手动做事的困境，即使我们有能力让我们的生活更轻松。花点时间退一步问自己，“有没有更有效的方法来做到这一点？”
最终，一开始令人厌烦且容易出错的任务变成了一次有益的体验。现在，每当我接到感觉乏味或容易出错的任务时，我都会提醒自己脚本和自动化的力量。我想知道接下来我还可以简化多少其他任务......
您可以通过克隆我创建的 xml checker 存储库来快速开始这种自动化。这将为您提供所需的一切，包括脚本和示例文件。从那里，您将能够自己运行自动化，对其进行自定义以满足您的需求或进一步扩展其功能。
尽情享受！
