关于python用SAX解析XML

2024-04-01 21:18
文章标签 python xml 解析 sax

本文主要是介绍关于python用SAX解析XML,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

        XML即可扩展标记语言(Extensible Markup Language 其被设计为传输和存储数据,其焦点是数据的内容。 而熟悉的HTML则是 被设计用来显示数据,其焦点是数据的外观。

       python里面操作XML有两种方法:DOM和SAX。

       DOM会把整个XML读入内存,解析为树,因此占用内存大,解析慢,优点是可以任意遍历树的节点。

       SAX是流模式,边读边解析,占用内存小,解析快,缺点是我们需要自己处理事件。

       但是由于DOM太占内存所以一般采用SAX。

       用SAX解析XML文件的时候我们通常只用关注三个件:start_element(读取标签头),end_element(读取标签尾)以及char_data(标签中间的内容)


比如要从这段xml代码里面获取到获取当天和第二天的天气

data = r'''<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes" ?>
<rss version="2.0" xmlns:yweather="http://xml.weather.yahoo.com/ns/rss/1.0" xmlns:geo="http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#"><channel><title>Yahoo! Weather - Beijing, CN</title><lastBuildDate>Wed, 27 May 2015 11:00 am CST</lastBuildDate><yweather:location city="Beijing" region="" country="China"/><yweather:units temperature="C" distance="km" pressure="mb" speed="km/h"/><yweather:wind chill="28" direction="180" speed="14.48" /><yweather:atmosphere humidity="53" visibility="2.61" pressure="1006.1" rising="0" /><yweather:astronomy sunrise="4:51 am" sunset="7:32 pm"/><item><geo:lat>39.91</geo:lat><geo:long>116.39</geo:long><pubDate>Wed, 27 May 2015 11:00 am CST</pubDate><yweather:condition text="Haze" code="21" temp="28" date="Wed, 27 May 2015 11:00 am CST" /><yweather:forecast day="Wed" date="27 May 2015" low="20" high="33" text="Partly Cloudy" code="30" /><yweather:forecast day="Thu" date="28 May 2015" low="21" high="34" text="Sunny" code="32" /><yweather:forecast day="Fri" date="29 May 2015" low="18" high="25" text="AM Showers" code="39" /><yweather:forecast day="Sat" date="30 May 2015" low="18" high="32" text="Sunny" code="32" /><yweather:forecast day="Sun" date="31 May 2015" low="20" high="37" text="Sunny" code="32" /></item></channel>
</rss>
'''
from xml.parsers.expat import ParserCreate
class A(object):def __init__(self):self._data = {}self._count = 0def get_data(self):return self._datadef start_element(self,name,attrs):if name == 'yweather:location':self._data['city'] = attrs['city']self._data['country'] = attrs['country']elif name == 'yweather:forecast':if self._count == 0:self._data['today'] = {}self._data['today']['text'] = attrs['text']self._data['today']['low'] = attrs['low']self._data['today']['high'] = attrs['high']self._count += 1elif self._count ==1:self._data['tomorrow'] = {}self._data['tomorrow']['text'] = attrs['text']self._data['tomorrow']['low'] = attrs['low']self._data['tomorrow']['high'] = attrs['high']self._count += 1def end_element(self,name):passdef char_data(self,text):pass
def parse_weather(xml):p = ParserCreate()a = A()p.StartElementHandler = a.start_elementp.EndElementHandler = a.end_elementp.CharacterDataHandler = a.char_datap.Parse(xml)return a.get_data()weather = parse_weather(data)
assert weather['city'] == 'Beijing', weather['city']   #这些assert语句是一个断点,如果城市不是北京就报错
assert weather['country'] == 'China', weather['country']
assert weather['today']['text'] == 'Partly Cloudy', weather['today']['text']
assert weather['today']['low'] == '20', weather['today']['low']
assert weather['today']['high'] == '33', weather['today']['high']
assert weather['tomorrow']['text'] == 'Sunny', weather['tomorrow']['text']
assert weather['tomorrow']['low'] == '21', weather['tomorrow']['low']
assert weather['tomorrow']['high'] == '34', weather['tomorrow']['high']
print('weather:',str(weather))'''
输出:
weather: {'country': 'China', 'today': {'text': 'Partly Cloudy', 'low': '20', 'high': '33'}, 'tomorrow': {'text': 'Sunny', 'low': '21', 'high': '34'}, 'city': 'Beijing'}
'''
从这一段xml代码里面我们发现所需要的内容全部都是在标签头里面,所以只需要在start_element方法里面协商合适的判断条件去获得所需要的内容即可。


       


这篇关于关于python用SAX解析XML的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/868162

相关文章

python logging模块详解及其日志定时清理方式

《pythonlogging模块详解及其日志定时清理方式》:本文主要介绍pythonlogging模块详解及其日志定时清理方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地... 目录python logging模块及日志定时清理1.创建logger对象2.logging.basicCo

Python如何自动生成环境依赖包requirements

《Python如何自动生成环境依赖包requirements》:本文主要介绍Python如何自动生成环境依赖包requirements问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑... 目录生成当前 python 环境 安装的所有依赖包1、命令2、常见问题只生成当前 项目 的所有依赖包1、

如何将Python彻底卸载的三种方法

《如何将Python彻底卸载的三种方法》通常我们在一些软件的使用上有碰壁,第一反应就是卸载重装,所以有小伙伴就问我Python怎么卸载才能彻底卸载干净,今天这篇文章,小编就来教大家如何彻底卸载Pyth... 目录软件卸载①方法:②方法:③方法:清理相关文件夹软件卸载①方法:首先,在安装python时,下

python uv包管理小结

《pythonuv包管理小结》uv是一个高性能的Python包管理工具,它不仅能够高效地处理包管理和依赖解析,还提供了对Python版本管理的支持,本文主要介绍了pythonuv包管理小结,具有一... 目录安装 uv使用 uv 管理 python 版本安装指定版本的 Python查看已安装的 Python

使用Python开发一个带EPUB转换功能的Markdown编辑器

《使用Python开发一个带EPUB转换功能的Markdown编辑器》Markdown因其简单易用和强大的格式支持,成为了写作者、开发者及内容创作者的首选格式,本文将通过Python开发一个Markd... 目录应用概览代码结构与核心组件1. 初始化与布局 (__init__)2. 工具栏 (setup_t

Python中局部变量和全局变量举例详解

《Python中局部变量和全局变量举例详解》:本文主要介绍如何通过一个简单的Python代码示例来解释命名空间和作用域的概念,它详细说明了内置名称、全局名称、局部名称以及它们之间的查找顺序,文中通... 目录引入例子拆解源码运行结果如下图代码解析 python3命名空间和作用域命名空间命名空间查找顺序命名空

Python如何将大TXT文件分割成4KB小文件

《Python如何将大TXT文件分割成4KB小文件》处理大文本文件是程序员经常遇到的挑战,特别是当我们需要把一个几百MB甚至几个GB的TXT文件分割成小块时,下面我们来聊聊如何用Python自动完成这... 目录为什么需要分割TXT文件基础版:按行分割进阶版:精确控制文件大小完美解决方案:支持UTF-8编码

基于Python打造一个全能文本处理工具

《基于Python打造一个全能文本处理工具》:本文主要介绍一个基于Python+Tkinter开发的全功能本地化文本处理工具,它不仅具备基础的格式转换功能,更集成了中文特色处理等实用功能,有需要的... 目录1. 概述:当文本处理遇上python图形界面2. 功能全景图:六大核心模块解析3.运行效果4. 相

Python中的魔术方法__new__详解

《Python中的魔术方法__new__详解》:本文主要介绍Python中的魔术方法__new__的使用,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、核心意义与机制1.1 构造过程原理1.2 与 __init__ 对比二、核心功能解析2.1 核心能力2.2

Python虚拟环境终极(含PyCharm的使用教程)

《Python虚拟环境终极(含PyCharm的使用教程)》:本文主要介绍Python虚拟环境终极(含PyCharm的使用教程),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,... 目录一、为什么需要虚拟环境?二、虚拟环境创建方式对比三、命令行创建虚拟环境(venv)3.1 基础命令3