首页 后端开发 Python教程 进一步了解Python中的XML 工具

进一步了解Python中的XML 工具

Jun 06, 2016 am 11:24 AM
python

模块:xmllib

xmllib 是一个非验证的低级语法分析器。应用程序员使用的 xmllib 可以覆盖 XMLParser 类,并提供处理文档元素(如特定或类属标记,或字符实体)的方法。从 Python 1.5x 到 Python 2.0+ 以来, xmllib 的使用方法并没变化;在绝大多数情况下更好的选择是使用 SAX 技术,它也是种面向流的技术,对语言和开发者来说更为标准。

本文中的示例与原来专栏中的相同:包括一个叫做 quotations.dtd 的 DTD 以及这个 DTD 的文档 sample.xml (请参阅 参考资料,以获取本文中提到的文件的档案)。以下的代码显示了 sample.xml 中每段引言的前几行,并生成了非常简单的未知标记和实体的 ASCII 指示符。经过分析的文本作为连续流来处理,所使用的任何累加器都由程序员负责(如标记中的字符串 (#PCDATA),或所遇到的标记的列表或词典)。
清单 1: try_xmllib.py

import
         xmllib, string
    
    classQuotationParser

        (xmllib.XMLParser):
  """Crude xmllib extractor for quotations.dtd document"""
  
    
    def__init__

        (self):
    xmllib.XMLParser.__init__(self)
    self.thisquote = ''       
    
    # quotation accumulator
     
     
     defhandle_data

        (self, data):
    self.thisquote = self.thisquote + data
  
    
    defsyntax_error
        (self, message):
    
    
    pass
  defstart_quotations
        (self, attrs): 
    
    # top level tag
         
     
     print

         '--- Begin Document ---'
  
    
    defstart_quotation
        (self, attrs):
    
    
    print
         'QUOTATION:'
  
    
    defend_quotation
        (self):
    
    
    print

         string.join(string.split(self.thisquote[:230]))+'...',
    
    
    print

         '('+str(len(self.thisquote))+' bytes)\n'
    self.thisquote = ''
  
    
    defunknown_starttag

        (self, tag, attrs):
    self.thisquote = self.thisquote + '{'
  
    
    defunknown_endtag

        (self, tag):
    self.thisquote = self.thisquote + '}'
  
    
    defunknown_charref

        (self, ref):
    self.thisquote = self.thisquote + '?'
  
    
    defunknown_entityref

        (self, ref):
    self.thisquote = self.thisquote + '#'
    
    if

         __name__ == '__main__':
  parser = QuotationParser()
  
    
    for
         c 
    
    in
         open("sample.xml").read():
    parser.feed(c)
  parser.close()

登录后复制


验证

您可能需要展望标准 XML 支持的未来的原因是,在进行语法分析的同时需要进行验证。不幸的是,标准 Python 2.0 XML 包并不包括验证型语法分析器。

xmlproc 是 python 原有的语法分析器,它执行几乎完整的验证。如果需要验证型语法分析器, xmlproc 是 Python 当前唯一的选择。而且, xmlproc 提供其它语法分析器所不具备的各种高级和测试接口。


选择一种语法分析器

如果决定使用 XML 的简单 API (SAX) -- 它应该用于复杂的事物,因为其它大部分工具都是在它的基础上建立的 -- 将为您完成许多语法分析器的分类工作。 xml.sax 模块包含一个自动选择“最佳”语法分析器的设施。在标准 Python 2.0 安装中,唯一能选择的语法分析器是 expat ,它是种 C 语言编写的快速扩展。然而,也可以在 $PYTHONLIB/xml/parsers 下安装另一个语法分析器,以备选择。设置语法分析器很简单:
清单 2: Python 选择最佳语法分析器的语句

import
         xml.sax
parser = xml.sax.make_parser()

登录后复制

您还可以通过传递参数来选择特定的语法分析器;但考虑到可移植性 -- 也为了对今后更好的语法分析器的向上兼容性 -- 最佳方法是使用 make_parser() 来完成工作。

您可以直接导入 xml.parsers.expat 。如果这样做,您就能获得 SAX 界面并不提供的一些特殊技巧。这样, xml.parsers.expat 与 SAX 相比有些“低级”。但 SAX 技术非常标准,对面向流的处理也非常好;大多数情况下 SAX 的级别正合适。通常情况下,由于 make_parser() 函数已经能获得 expat 提供的性能,因此纯速度的差异很小。


什么是 SAX

考虑到背景因素,回答什么是 SAX 的较好答案是:

SAX (XML 的简单 API)是 XML 语法分析器的公用语法分析器接口。它允许应用程序作者编写使用 XML 语法分析器的应用程序,但是它却独立于所使用的语法分析器。(将它看作 XML 的 JDBC。)(Lars Marius Garshol,SAX for Python)

SAX -- 如同它提供的语法分析器模块的 API -- 基本上是一个 XML 文档的顺序处理器。使用它的方法与 xmllib 示例极其相似,但更加抽象。应用程序员将定义一个 handler 类,而不是语法分析器类,该 handler 类能注册到任何所使用的语法分析器中。必须定义 4 个 SAX 接口(每个接口都有几个方法):DocumentHandler、DTDHandler、EntityResolver 和 ErrorHandler。创建语法分析器除非被覆盖,否则它还连接默认接口。这些代码执行与 xmllib 示例相同的任务:
清单 3: try_sax.py

"Simple SAX example, updated for Python 2.0+"
    
    import
         string
    
    import
         xml.sax
    
    from
         xml.sax.handler 
    
    import
         *
    
    classQuotationHandler

        
  (ContentHandler):
  """Crude extractor for quotations.dtd compliant XML document"""
  
    
    def__init__

        
  (self):
    self.in_quote = 0
    self.thisquote = ''
  
    
    defstartDocument
        
  (self):
    
    
    print

         '--- Begin Document ---'
  
    
    defstartElement

        
  (self, name, attrs):
    
    
    if

         name == 'quotation':
      
    
    print

         'QUOTATION:'
      self.in_quote = 1
    
    
    else:
    
    
      self.thisquote = self.thisquote + '{'
  
    
    defendElement

        
  (self, name):
    
    
    if

         name == 'quotation':
      
    
    print

         string.join(string.split(self.thisquote[:230]))+'...',
      
    
    print

         '('+str(len(self.thisquote))+' bytes)\n'
      self.thisquote = ''
      self.in_quote = 0
    
    
    else:
    
    
      self.thisquote = self.thisquote + '}'
  
    
    defcharacters
        
  (self, ch):
    
    
    if

         self.in_quote:
      self.thisquote = self.thisquote + ch
    
    if
         __name__ == '__main__':
  parser = xml.sax.make_parser()
  handler = QuotationHandler()
  parser.setContentHandler(handler)
  parser.parse("sample.xml")

登录后复制

与 xmllib 相比,上述示例中要注意两件小事: .parse() 方法处理整个流或字符串,所以不必为语法分析器创建循环; .parse() 同样能灵活地接收一个文件名、一个文件对象,或是众多的类文件对象(一些具有 .read() 方式)。


包:DOM

DOM 是一种 XML 文档的高级树型表示。该模型并非只针对 Python,而是一种普通 XML 模型(请参阅 参考资料以获取进一步信息)。Python 的 DOM 包是基于 SAX 构建的,并且包括在 Python 2.0 的标准 XML 支持里。由于篇幅所限,没有将代码示例加到本文中,但在 XML-SIG 的 "Python/XML HOWTO" 中给出了一个极好的总体描述:

文档对象模型为 XML 文档指定了树型表示。顶级文档实例是树的根,它只有一个子代,即顶级元素实例;这个元素有表示内容和子元素的子节点,他们也可以有子代,以此类推。定义的函数允许随意遍历结果树,访问元素和属性值,插入和删除节点,以及将树转换回 XML。

DOM 可以用于修改 XML 文档,因为可以创建一棵 DOM 树,通过添加新节点和来回移动子树来修改这棵树,然后生成一个新的 XML 文档作为输出。您也可以自己构造一棵 DOM 树,然后将它转换成 XML;用这种方法生成 XML 输出比仅将 ... 写入文件的方法更灵活。

使用 xml.dom 模块的语法与早期的文章相比有了一些变动。Python 2.0 中自带的 DOM 实现被称为 xml.dom.minidom ,并提供轻量级和小型版本的 DOM。显然,完整的 XML-SIG 的 DOM 中有些试验性的特性并未被放入 xml.dom.minidom 中,但大家并不会注意到这一点。

生成 DOM 对象很简单;只需:
清单 4: 在 XML 文件中创建 Python DOM 对象

from
         xml.dom.minidom 
    
    import

         parse, parseString
dom1 = parse('mydata.xml') 
    
    # parse an XML file by name

登录后复制

使用 DOM 对象是种非常直接的 OOP 模式的工作。然而,经常在无法立刻简单区分的层级(除了循环列举)中碰到许多类似清单的属性。例如,以下是一段普通的 DOM Python 代码片断:
清单 5: 通过 Python DOM 节点对象的迭代

for
         node 
    
    in
         dom_node.childNodes:
  
    
    if

         node.nodeName == '#text':   
    
    # PCDATA is a kind of node,
    PCDATA = node.nodeValue    
    
    # but not a new subtag
     
     
     elif

         node.nodeName == 'spam':
    spam_node_list.append(node) 
    
    # Create list of <spam> nodes

登录后复制

Python 标准说明文档中有一些更详细的 DOM 示例。我的早期文章中有关使用 DOM 对象的示例(请参阅 参考资料)指出的方向仍然是正确的,但是文章发布后至今,一些方法和属性名称以更改,因此请查阅一下 Python 的说明文档。


模块: pyxie

pyxie 模块是在 Python 标准 XML 支持之上构建的,它为 XML 文档提供了附加的高级接口。 pyxie 将完成两项基本操作:它将 XML 文档转换成一种更易于进行语法分析的基于行的格式;并且它提供了将 XML 文档当作可操作树处理的方法。 pyxie 所使用的基于行的 PYX 格式是不受语言限制的,其工具适用于几种语言。总之,文档的 PYX 表示与其 XML 表示相比,更易于使用常见的基于行的文本处理工具进行处理,如 grep、sed、awk、bash、perl,或标准 python 模块,如 string 和 re 。根据结果,从 XML 转换到 PYX 可能节省许多工作。

pyxie 将 XML 文档当作树处理的概念与 DOM 中的思路相似。由于 DOM 标准得到许多编程语言的广泛支持,那么如果 XML 文档的树型表示是必需的,大多数程序员会使用 DOM 标准而非 pyxie 。


更多模块: xml_pickle 和 xml_objectify

我自行开发了处理 XML 的高级模块,称为 xml_pickle 和 xml_objectify 。我还在其它地方写过许多类似模块(请参阅 参考资料),在此不必做过多的介绍。当你“用 Python 思考”而不是“用 XML 思考”时,这些模块非常有用。特别是 xml_objectify 自身对程序员隐藏了几乎所有的 XML 线索,使您在程序中充分使用 Python “原始”对象。实际的 XML 数据格式几乎被抽象得不可见。同样, xml_pickle 使 Python 程序员以“原始” Python 对象开始,该对象的数据可以来源于任何源代码,然后把它们(连续地)放入其他用户以后可能需要的 XML 格式。

本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

Java教程
1663
14
CakePHP 教程
1419
52
Laravel 教程
1313
25
PHP教程
1264
29
C# 教程
1237
24
PHP和Python:解释了不同的范例 PHP和Python:解释了不同的范例 Apr 18, 2025 am 12:26 AM

PHP主要是过程式编程,但也支持面向对象编程(OOP);Python支持多种范式,包括OOP、函数式和过程式编程。PHP适合web开发,Python适用于多种应用,如数据分析和机器学习。

在PHP和Python之间进行选择:指南 在PHP和Python之间进行选择:指南 Apr 18, 2025 am 12:24 AM

PHP适合网页开发和快速原型开发,Python适用于数据科学和机器学习。1.PHP用于动态网页开发,语法简单,适合快速开发。2.Python语法简洁,适用于多领域,库生态系统强大。

PHP和Python:深入了解他们的历史 PHP和Python:深入了解他们的历史 Apr 18, 2025 am 12:25 AM

PHP起源于1994年,由RasmusLerdorf开发,最初用于跟踪网站访问者,逐渐演变为服务器端脚本语言,广泛应用于网页开发。Python由GuidovanRossum于1980年代末开发,1991年首次发布,强调代码可读性和简洁性,适用于科学计算、数据分析等领域。

Python vs. JavaScript:学习曲线和易用性 Python vs. JavaScript:学习曲线和易用性 Apr 16, 2025 am 12:12 AM

Python更适合初学者,学习曲线平缓,语法简洁;JavaScript适合前端开发,学习曲线较陡,语法灵活。1.Python语法直观,适用于数据科学和后端开发。2.JavaScript灵活,广泛用于前端和服务器端编程。

sublime怎么运行代码python sublime怎么运行代码python Apr 16, 2025 am 08:48 AM

在 Sublime Text 中运行 Python 代码,需先安装 Python 插件,再创建 .py 文件并编写代码,最后按 Ctrl B 运行代码,输出会在控制台中显示。

vscode在哪写代码 vscode在哪写代码 Apr 15, 2025 pm 09:54 PM

在 Visual Studio Code(VSCode)中编写代码简单易行,只需安装 VSCode、创建项目、选择语言、创建文件、编写代码、保存并运行即可。VSCode 的优点包括跨平台、免费开源、强大功能、扩展丰富,以及轻量快速。

visual studio code 可以用于 python 吗 visual studio code 可以用于 python 吗 Apr 15, 2025 pm 08:18 PM

VS Code 可用于编写 Python,并提供许多功能,使其成为开发 Python 应用程序的理想工具。它允许用户:安装 Python 扩展,以获得代码补全、语法高亮和调试等功能。使用调试器逐步跟踪代码,查找和修复错误。集成 Git,进行版本控制。使用代码格式化工具,保持代码一致性。使用 Linting 工具,提前发现潜在问题。

notepad 怎么运行python notepad 怎么运行python Apr 16, 2025 pm 07:33 PM

在 Notepad 中运行 Python 代码需要安装 Python 可执行文件和 NppExec 插件。安装 Python 并为其添加 PATH 后,在 NppExec 插件中配置命令为“python”、参数为“{CURRENT_DIRECTORY}{FILE_NAME}”,即可在 Notepad 中通过快捷键“F6”运行 Python 代码。

See all articles