虽然python解析xml的库很多,但是,由于lxml在底层是用C语言实现的,所以lxml在速度上有明显优势。除了速度上的优势,lxml在使用方面,易用性也非常好。这里将以下面的xml数据为例,介绍lxml的简单使用。
例子:dblp.xml(dblp数据的片段)
<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<dblp>
<article mdate="2012-11-28" key="journals/entropy/BellucciFMY08">
<author>Stefano Bellucci</author>
<author>Sergio Ferrara</author>
<author>Alessio Marrani</author>
<author>Armen Yeranyan</author>
<title>ES<sup>2</sup>: A cloud data storage system for supporting both OLTP and OLAP.</title>
<pages>507-555</pages>
<year>2008</year>
<volume>10</volume>
<journal>Entropy</journal>
<number>4</number>
<ee>http://dx.doi.org/10.3390/e10040507</ee>
<url>db/journals/entropy/entropy10.html#BellucciFMY08</url>
</article>
<article mdate="2013-03-04" key="journals/entropy/Knuth13">
<author>Kevin H. Knuth</author>
<title><i>Entropy</i> Best Paper Award 2013.</title>
<pages>698-699</pages>
<year>2013</year>
<volume>15</volume>
<journal>Entropy</journal>
<number>2</number>
<ee>http://dx.doi.org/10.3390/e15020698</ee>
<url>db/journals/entropy/entropy15.html#Knuth13</url>
</article>
</dblp>
1、将xml解析为树结构,并得到该树的根。
为了将xml解析为树结构,并得到该树的根,要进行如下的操作:
#!/usr/bin/python
#-*-coding:utf-8-*-
from lxml import etree#导入lxml库
tree = etree.parse("dblp.xml")#将xml解析为树结构
root = tree.getroot()#获得该树的树根
另外,如果xml数据中出现了关于dtd的声明(如下面的例子),那样的话,必须在使用lxml解析xml的时候,进行相应的声明。
xml文件中含有dtd声明的例子:
<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?>
<!DOCTYPE dblp SYSTEM "dblp.dtd">
<dblp>
<article mdate="2002-01-03" key="persons/Codd71a">
<author>E. F. Codd</author>
<title>Further Normalization of the Data Base Relational Model.</title>
<journal>IBM Research Report, San Jose, California</journal>
<volume>RJ909</volume>
<month>August</month>
<year>1971</year>
hadoop@hadoop:~/20130722dblpxml$ head -15 dblp.xml
<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?>
<!DOCTYPE dblp SYSTEM "dblp.dtd">
<dblp>
<article mdate="2002-01-03" key="persons/Codd71a">
<author>E. F. Codd</author>
<title>Further Normalization of the Data Base Relational Model.</title>
<journal>IBM Research Report, San Jose, California</journal>
<volume>RJ909</volume>
<month>August</month>
<year>1971</year>
<cdrom>ibmTR/rj909.pdf</cdrom>
<ee>db/labs/ibm/RJ909.html</ee>
</article>
</dblp>
这时候,要想将xml数据解析为树结构并得到该树的树根,必须进行如下的操作:
#!/usr/bin/python
#-*-coding:utf-8-*-
from lxml import etree#导入lxml库
parser=etree.XMLParser(load_dtd= True)#首先根据dtd得到一个parser(注意dtd文件要放在和xml文件相同的目录)
tree = etree.parse("dblp.xml",parser)#用上面得到的parser将xml解析为树结构
root = tree.getroot()#获得该树的树根
2、遍历树结构,获得各元素的属性及其子元素。
for article in root:#这样便可以遍历根元素的所有子元素(这里是article元素)
print "元素名称:",article.tag#用.tag得到该子元素的名称
for field in article:#遍历article元素的所有子元素(这里是指article的author,title,volume,year等)
print field.tag,":",field.text#同样地,用.tag可以得到元素的名称,而.text可以得到元素的内容
mdate=article.get("mdate")#用.get("属性名")可以得到article元素相应属性的值
key=article.get("key")
print "mdate:",mdate
print "key",key
print ""#隔行分开不同的article元素
到这里,便可以进行简单的xml数据的解析了。
3、解析xml数据的例子
用下面的代码解析文章开头的名为dblp.xml数据。
#!/usr/bin/python
#-*-coding:utf-8-*-
from lxml import etree#导入lxml库
tree = etree.parse("dblp.xml")#将xml解析为树结构
root = tree.getroot()#获得该树的树根
for article in root:#这样便可以遍历根元素的所有子元素(这里是article元素)
print "元素名称:",article.tag#用.tag得到该子元素的名称
for field in article:#遍历article元素的所有子元素(这里是指article的author,title,volume,year等)
print field.tag,":",field.text#同样地,用.tag可以得到元素的名称,而.text可以得到元素的内容
mdate=article.get("mdate")#用.get("属性名")可以得到article元素相应属性的值
key=article.get("key")
print "mdate:",mdate
print "key",key
print ""#隔行分开不同的article元素
便可以得到输出如下:
元素名称: article
author : Stefano Bellucci
author : Sergio Ferrara
author : Alessio Marrani
author : Armen Yeranyan
title : ES
pages : 507-555
year : 2008
volume : 10
journal : Entropy
number : 4
ee : http://dx.doi.org/10.3390/e10040507
url : db/journals/entropy/entropy10.html#BellucciFMY08
mdate: 2012-11-28
key: journals/entropy/BellucciFMY08
元素名称: article
author : Kevin H. Knuth
title : None
pages : 698-699
year : 2013
volume : 15
journal : Entropy
number : 2
ee : http://dx.doi.org/10.3390/e15020698
url : db/journals/entropy/entropy15.html#Knuth13
mdate: 2013-03-04
key: journals/entropy/Knuth13
4、元素既有sub-element,又有text的处理
可以看到在上面的例子中,title元素的内容是不正确的。由于title元素及包含sub-element,又有text内容(如下),这时简单的用.text,并不能正确的得到title元素的内容。上面的例子中,第一个article元素的title只取到了ES,而第二个article元素的title则什么都没取到,None。
<title>ES<sup>2</sup>: A cloud data storage system for supporting both OLTP and OLAP.</title>
<title><i>Entropy</i> Best Paper Award 2013.</title>
由于在这个例子中,子元素比较简单,这里就简单的采取将子元素和text一起打印的方法来解决这一问题。代码如下:
#!/usr/bin/python
#-*-coding:utf-8-*-
from lxml import etree#导入lxml库
tree = etree.parse("dblp.xml")#将xml解析为树结构
root = tree.getroot()#获得该树的树根
for article in root:#这样便可以遍历根元素的所有子元素(这里是article元素)
print "元素名称:",article.tag#用.tag得到该子元素的名称
for field in article:#遍历article元素的所有子元素(这里是指article的author,title,volume,year等)
if field.tag=="title":
print field.tag,":",etree.tostring(field,encoding='utf-8',pretty_print=False)#将元素text连同sub_element一起打印
else:
print field.tag,":",field.text#同样地,用.tag可以得到元素的名称,而.text可以得到元素的内容
mdate=article.get("mdate")#用.get("属性名")可以得到article元素相应属性的值
key=article.get("key")
print "mdate:",mdate
print "key:",key
print ""#隔行分开不同的article元素
输出如下:
元素名称: article
author : Stefano Bellucci
author : Sergio Ferrara
author : Alessio Marrani
author : Armen Yeranyan
title : <title>ES<sup>2</sup>: A cloud data storage system for supporting both OLTP and OLAP.</title>
pages : 507-555
year : 2008
volume : 10
journal : Entropy
number : 4
ee : http://dx.doi.org/10.3390/e10040507
url : db/journals/entropy/entropy10.html#BellucciFMY08
mdate: 2012-11-28
key: journals/entropy/BellucciFMY08
元素名称: article
author : Kevin H. Knuth
title : <title><i>Entropy</i> Best Paper Award 2013.</title>
pages : 698-699
year : 2013
volume : 15
journal : Entropy
number : 2
ee : http://dx.doi.org/10.3390/e15020698
url : db/journals/entropy/entropy15.html#Knuth13
mdate: 2013-03-04
key: journals/entropy/Knuth13
当然,不难看出这个问题用这种方法解决比较傻,后面还得将title内容中的tag等不需要部分通过各种字符串的处理将其去掉。最好的方法是能有比较简单的方法,分别获取到一个元素的text和sub_element。下面就讲一下如何实现这个需求:
5、sub_element和text优雅实现版
假设xml文件paper.xml内容如下:
<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?>
<dblp>
<article mdate="2002-01-03" key="persons/Codd71a">
<author>E. F. Codd</author>
<title>ES<sup>2</sup>: A cloud data storage system for supporting both OLTP and OLAP.</title>
<journal>IBM Research Report, San Jose, California</journal>
<volume>RJ909</volume>
<month>August</month>
<year>1971</year>
</article>
<article mdate="2002-01-03" key="persons/Codd71a">
<author>E. F. Codd</author>
<title><i>Entropy</i> Best Paper Award 2013.</title>
<journal>IBM Research Report, San Jose, California</journal>
<volume>RJ909</volume>
<month>August</month>
<year>1971</year>
<cdrom>ibmTR/rj909.pdf</cdrom>
<ee>db/labs/ibm/RJ909.html</ee>
</article>
</dblp>
可以看到,上面的文件中title字段中,既有子元素,也有嵌套。所以,为了同时取到text和子元素中的text,要单独地为取该字段的text写一个函数,下面是两个具体的实现。
5.1 v1.0
首先考虑的是递归读取各个元素的text,然后将它们拼起来,代码如下:
from lxml import etree#paper2.py
def node_text(node):
result = node.text.strip() if node.text else ''
for child in node:
child_text = node_text(child)
if child_text:
result = result + ' %s' % child_text if result else child_text
return result
if __name__ == '__main__':
parser = etree.XMLParser()
root = etree.parse('paper.xml', parser).getroot()
for element in root:
category = element.tag
for attribute in element:
if attribute.tag == "title":
print "title:", node_text(attribute)
else:
print attribute.tag+":",attribute.text.strip()
print ""
运行结果如下:
$ python paper2.py
author: E. F. Codd
title: ES 2
journal: IBM Research Report, San Jose, California
volume: RJ909
month: August
year: 1971
author: E. F. Codd
title: Entropy
journal: IBM Research Report, San Jose, California
volume: RJ909
month: August
year: 1971
cdrom: ibmTR/rj909.pdf
ee: db/labs/ibm/RJ909.html
显然,这个方法只能够取到各个子元素的text,然后将它们拼起来,因此,这并不是我们想要的。不知道当时怎么想的,我居然就直接这样用了。现在看来too young, too simple, always naive。
5.2 v2.0
数据都上线快一年了,发现了这个问题。简直不更sb了,这样,我们就要重新写上面去取得xml一个节点中所有text的函数(现在看来,当初将这一个功能写成一个函数还算是比较科学的),下面是现在的方案:
from lxml import etree#paper.py
def node_text(node):
result = ""
for text in node.itertext():
result = result + text
return result
if __name__ == '__main__':
parser = etree.XMLParser()
root = etree.parse('paper.xml', parser).getroot()
for element in root:
category = element.tag
for attribute in element:
if attribute.tag == "title":
print "title:", node_text(attribute)
else:
print attribute.tag+":",attribute.text.strip()
print ""
运行之后得到下面的结果:
$ python paper.py
author: E. F. Codd
title: ES2: A cloud data storage system for supporting both OLTP and OLAP.
journal: IBM Research Report, San Jose, California
volume: RJ909
month: August
year: 1971
author: E. F. Codd
title: Entropy Best Paper Award 2013.
journal: IBM Research Report, San Jose, California
volume: RJ909
month: August
year: 1971
cdrom: ibmTR/rj909.pdf
ee: db/labs/ibm/RJ909.html
这样,这个问题总算是解决了。下面的问题就是如何将线上的数据更改过来,当然,这又是另外的一个问题了。