以country.xml为例,内容如下:

<?xml version="1.0"?>
<data>
<country name="Liechtenstein">
<rank updated="yes">2</rank>
<year>2008</year>
<gdppc>141100</gdppc>
<neighbor name="Austria" direction="E"/>
<neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
</country>
<country name="Singapore">
<rank updated="yes">5</rank>
<year>2011</year>
<gdppc>59900</gdppc>
<neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
</country>
<country name="Panama">
<rank updated="yes">69</rank>
<year>2011</year>
<gdppc>13600</gdppc>
<neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>
<neighbor name="Colombia" direction="E"/>
</country>
</data>

1.解析

1)调用parse()方法,返回解析树

python3.3之后ElementTree模块会自动寻找可用的C库来加快速度
try:
import xml.etree.cElementTree as ET
except ImportError:
import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse("country.xml") # <class 'xml.etree.ElementTree.ElementTree'>
root = tree.getroot() # 获取根节点 <Element 'data' at 0x02BF6A80>

2)调用from_string(),返回解析树的根元素

import xml.etree.ElementTree as ET
data = open("country.xml").read()
root = ET.fromstring(data) # <Element 'data' at 0x036168A0>

3)调用ElementTree类ElementTree(self, element=None, file=None)  # 这里的element作为根节点

import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.ElementTree(file="country.xml") # <xml.etree.ElementTree.ElementTree object at 0x03031390>
root = tree.getroot() # <Element 'data' at 0x030EA600>

2.遍历

1)简单遍历

import xml.etree.ElementTree as ET

tree = ET.parse("country.xml")
root = tree.getroot()
print(root.tag, ":", root.attrib) # 打印根元素的tag和属性 # 遍历xml文档的第二层
for child in root:
# 第二层节点的标签名称和属性
print(child.tag,":", child.attrib)
# 遍历xml文档的第三层
for children in child:
# 第三层节点的标签名称和属性
print(children.tag, ":", children.attrib)

可以通过下标的方式直接访问节点

# 访问根节点下第一个country的第二个节点year,获取对应的文本
year = root[0][1].text #

2)ElementTree提供的方法

  • find(match)                                                    # 查找第一个匹配的子元素, match可以时tag或是xpaht路径
  • findall(match)                                              # 返回所有匹配的子元素列表
  • findtext(matchdefault=None)                     #
  • iter(tag=None)                                              # 以当前元素为根节点 创建树迭代器,如果tag不为None,则以tag进行过滤
  • iterfind(match)                                             # 

例子:

# 过滤出所有neighbor标签
for neighbor in root.iter("neighbor"):
print(neighbor.tag, ":", neighbor.attrib)
# 遍历所有的counry标签
for country in root.findall("country"):
# 查找country标签下的第一个rank标签
rank = country.find("rank").text
# 获取country标签的name属性
name = country.get("name")
print(name, rank)

3.修改xml结构

1) 属性相关

# 将所有的rank值加1,并添加属性updated为yes
for rank in root.iter("rank"):
new_rank = int(rank.text) + 1
rank.text = str(new_rank) # 必须将int转为str
rank.set("updated", "yes") # 添加属性 # 再终端显示整个xml
ET.dump(root)
# 注意 修改的内容存在内存中 尚未保存到文件中
# 保存修改后的内容
tree.write("output.xml")
import xml.etree.ElementTree as ET

tree = ET.parse("output.xml")
root = tree.getroot() for rank in root.iter("rank"):
# attrib为属性字典
# 删除对应的属性updated
del rank.attrib['updated'] ET.dump(root)

小结: 关于class xml.etree.ElementTree.Element 属性相关

  • attrib                                 为包含元素属性的字典
  • keys()             返回元素属性名称列表
  • items()                                   返回(name,value)列表
  • get(keydefault=None)         获取属性
  • set(keyvalue)                      # 跟新/添加  属性
  • del xxx.attrib[key]                  # 删除对应的属性

2) 节点/元素 相关

删除子元素remove()

import xml.etree.ElementTree as ET

tree = ET.parse("country.xml")
root = tree.getroot() # 删除rank大于50的国家
for country in root.iter("country"):
rank = int(country.find("rank").text)
if rank > 50:
# remove()方法 删除子元素
root.remove(country) ET.dump(root)

添加子元素

代码:

import xml.etree.ElementTree as ET

tree = ET.parse("country.xml")
root = tree.getroot() country = root[0]
last_ele = country[len(list(country))-1]
last_ele.tail = '\n\t\t'
# 创建新的元素, tag为test_append
elem1 = ET.Element("test_append")
elem1.text = "elem 1"
# elem.tail = '\n\t'
country.append(elem1) # SubElement() 其实内部调用的时append()
elem2 = ET.SubElement(country, "test_subelement")
elem2.text = "elem 2" # extend()
elem3 = ET.Element("test_extend")
elem3.text = "elem 3"
elem4 = ET.Element("test_extend")
elem4.text = "elem 4"
country.extend([elem3, elem4]) # insert()
elem5 = ET.Element("test_insert")
elem5.text = "elem 5"
country.insert(5, elem5) ET.dump(country)

效果:

添加子元素方法总结:

  • append(subelement)
  • extend(subelements)
  • insert(indexelement)

4.创建xml文档

想创建root Element,然后创建SubElement,最后将root element传入ElementTree(element),创建tree,调用tree.write()方法写入文件

对于创建元素的3个方法: 使用ET.Element、Element对象的makeelement()方法以及ET.SubElement

import xml.etree.ElementTree as ET

def subElement(root, tag, text):
ele = ET.SubElement(root, tag)
ele.text = text
ele.tail = '\n' root = ET.Element("note") to = root.makeelement("to", {})
to.text = "peter"
to.tail = '\n'
root.append(to) subElement(root, "from", "marry")
subElement(root, "heading", "Reminder")
subElement(root, "body", "Don't forget the meeting!") tree = ET.ElementTree(root)
tree.write("note.xml", encoding="utf-8", xml_declaration=True)

效果:

由于原生保存的XML时默认无缩进,如果想要设置缩进的话, 需要修改保存方式

代码:

import xml.etree.ElementTree as ET
from xml.dom import minidom def subElement(root, tag, text):
ele = ET.SubElement(root, tag)
ele.text = text def saveXML(root, filename, indent="\t", newl="\n", encoding="utf-8"):
rawText = ET.tostring(root)
dom = minidom.parseString(rawText)
with open(filename, 'w') as f:
dom.writexml(f, "", indent, newl, encoding) root = ET.Element("note") to = root.makeelement("to", {})
to.text = "peter"
root.append(to) subElement(root, "from", "marry")
subElement(root, "heading", "Reminder")
subElement(root, "body", "Don't forget the meeting!") # 保存xml文件
saveXML(root, "note.xml")

python 使用ElementTree解析xml的更多相关文章

  1. [python]使用ElementTree解析XML【译】

    19.7 The ElementTree XML API 源码:Lib/xml/etree/ElementTree.py Element类型是一个灵活的容器对象,设计出来是用于存储有层次的数据结构到内 ...

  2. ZH奶酪:Python使用ElementTree解析XML【译】

    19.7. xml.etree.ElementTree — The ElementTree XML API 源代码: Lib/xml/etree/ElementTree.py Element类型是一种 ...

  3. Python中使用ElementTree解析xml

    在Python中,ElementTree是我们常用的一个解析XML的模块 1.导入ElementTree模块 from xml.etree import ElementTree as ET 2.初始化 ...

  4. python xml.etree.ElementTree解析xml文件获取节点

    <?xml version = "1.0" encoding = "utf-8"?> <root> <body name=&quo ...

  5. python练习三—解析xml

    使用python解析xml,主要使用sax的ContentHandler中的标签开始和标签结束的方法驱动,然后在开始(或者结束)事件中决定使用什么处理方法,使用dispatcher来决定并分发到指定方 ...

  6. Python requests模块解析XML

    检查QQ是否在线(api感觉不准) import requests from xml.etree import ElementTree qq_str = input('please input the ...

  7. python使用SAX解析xml

    python 标准库包含SAX解析器,SAX用事件驱动模型,通过在解析XML的过程中触发一个个的事件并调用用户定义的回调函数来处理XML文件 在python中使用sax方式处理xml要先引入xml.s ...

  8. ElementTree 解析xml(minidom解析xml大文件时,MemoryError)

    在使用minido解析xml文件时,因为文件过大,结果报错MemoryError.查询后得知是因为minidom在解析时是将所有文件放到内存里的,很占用内存,所以要考虑换一种方法来处理xml文件.   ...

  9. python XML文件解析:用ElementTree解析XML

    Python标准库中,提供了ET的两种实现.一个是纯Python实现的xml.etree.ElementTree,另一个是速度更快的C语言实现xml.etree.cElementTree.请记住始终使 ...

随机推荐

  1. Elasticsearch5.5安装部署

    一 ES基础知识介绍 Near Reamtime(NRT) Elasticsearch 是一个实时的查询平台,从索引数据开始到索引数据结束几乎是1s的时间 Cluster 集群是一个或多个节点的集合, ...

  2. 依赖注入原理---IoC框架

    先来讲一讲,一个简单的依赖注入例子. 1. 依赖 如果在 Class A 中,有 Class B 的实例,则称 Class A 对 Class B 有一个依赖.例如下面类 Human 中用到一个 Fa ...

  3. 学习笔记——SM2算法原理及实现

    RSA算法的危机在于其存在亚指数算法,对ECC算法而言一般没有亚指数攻击算法 SM2椭圆曲线公钥密码算法:我国自主知识产权的商用密码算法,是ECC(Elliptic Curve Cryptosyste ...

  4. css清除常用默认样式表

    /*公共样式*/ html, body, div, ul, li, h1, h2, h3, h4, h5, h6, p, dl, dt, dd, ol, form, input, textarea, ...

  5. java九九乘法表

    public class Nine { public static void main(String[] args) { //外层循环控制行数 for (int i = 9;i >=1;i--) ...

  6. prototype和__proto__的关系是什么

    首先,要明确几个点:1.在JS里,万物皆对象.方法(Function)是对象,方法的原型(Function.prototype)是对象.因此,它们都会具有对象共有的特点.即:对象具有属性__proto ...

  7. 面向对象编程其实很简单--python面向对象(初级篇)

    出处:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/ 概述 面向过程:根据业务逻辑从上到下写垒代码 函数式:将某功能代码封装到函数中,日后便无需重复编写,仅调用函数即可 面向对象:对函 ...

  8. OpenCV学习(一)基础篇

    OpenCV 2 计算机视觉编程手册读书笔记1 矩阵创建 Mat类是OpenCV中非常有用类,用来创建和操作多维矩阵.可以有很多方法构造它. // 构造函数 //! constructs 2D mat ...

  9. 第k大元素

    在数组中找到第k大的元素 样例 给出数组[9,3,2,4,8],第三大的元素是4 给出数组 [1,2,3,4,5],第一大的元素是5,第二大的元素是4,第三大的元素是3,以此类推 注意 你可以交换数组 ...

  10. 关于Jordan标准形

    [转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/mashiqi 2017/06/25 设$A$是$n$维线性空间$V$上的线性变换,它的特征值与相应的代数重数分别为$\lambda_i ...