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：
1 #!/usr/bin/python 2 #-*-coding:utf-8-*- 3 from lxml import etree#导入lxml库 4 tree = etree.parse("dblp.xml")#将xml解析为树结构 5 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> <a href="http://lib.csdn.net/base/20" class="replace_word" title="Hadoop知识库" target="_blank" style="color:#df3434; font-weight:bold;">hadoop</a>@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：
1 #!/usr/bin/python 2 #-*-coding:utf-8-*- 3 from lxml import etree#导入lxml库 4 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) 5 tree = etree.parse("dblp.xml",parser)#用上面得到的parser将xml解析为树结构 6 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。
1 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) 2 print "元素名称：",article.tag#用.tag得到该子元素的名称 3 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) 4 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 5 mdate=article.get("mdate")#用.get("属性名")可以得到article元素相应属性的值 6 key=article.get("key") 7 print "mdate:",mdate 8 print "key",key 9 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。
1 #!/usr/bin/python 2 #-*-coding:utf-8-*- 3 from lxml import etree#导入lxml库 4 tree = etree.parse("dblp.xml")#将xml解析为树结构 5 root = tree.getroot()#获得该树的树根 6 7 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) 8 print "元素名称：",article.tag#用.tag得到该子元素的名称 9 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) 10 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 11 mdate=article.get("mdate")#用.get("属性名")可以得到article元素相应属性的值 12 key=article.get("key") 13 print "mdate:",mdate 14 print "key",key 15 print ""#隔行分开不同的article元素
便可以得到输出如下：
1 元素名称： article 2 author : Stefano Bellucci 3 author : Sergio Ferrara 4 author : Alessio Marrani 5 author : Armen Yeranyan 6 title : ES 7 pages : 507-555 8 year : 2008 9 volume : 10 10 journal : Entropy 11 number : 4 12 ee : http://dx.doi.org/10.3390/e10040507 13 url : db/journals/entropy/entropy10.html#BellucciFMY08 14 mdate: 2012-11-28 15 key: journals/entropy/BellucciFMY08 16 17 18 元素名称： article 19 author : Kevin H. Knuth 20 title : None 21 pages : 698-699 22 year : 2013 23 volume : 15 24 journal : Entropy 25 number : 2 26 ee : http://dx.doi.org/10.3390/e15020698 27 url : db/journals/entropy/entropy15.html#Knuth13 28 mdate: 2013-03-04 29 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。
1 <title>ES<sup>2</sup>: A cloud data storage system for supporting both OLTP and OLAP.</title> 2 <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：
1 #!/usr/bin/python 2 #-*-coding:utf-8-*- 3 from lxml import etree#导入lxml库 4 tree = etree.parse("dblp.xml")#将xml解析为树结构 5 root = tree.getroot()#获得该树的树根 6 7 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) 8 print "元素名称：",article.tag#用.tag得到该子元素的名称 9 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) 10 if field.tag=="title": 11 print field.tag,":",etree.tostring(field,encoding='utf-8',pretty_print=False)#将元素text连同sub_element一起打印 12 else: 13 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 14 mdate=article.get("mdate")#用.get("属性名")可以得到article元素相应属性的值 15 key=article.get("key") 16 print "mdate:",mdate 17 print "key:",key 18 print ""#隔行分开不同的article元素
输出如下：
1 元素名称： article 2 author : Stefano Bellucci 3 author : Sergio Ferrara 4 author : Alessio Marrani 5 author : Armen Yeranyan 6 title : <title>ES<sup>2</sup>: A cloud data storage system for supporting both OLTP and OLAP.</title> 7 8 pages : 507-555 9 year : 2008 10 volume : 10 11 journal : Entropy 12 number : 4 13 ee : http://dx.doi.org/10.3390/e10040507 14 url : db/journals/entropy/entropy10.html#BellucciFMY08 15 mdate: 2012-11-28 16 key: journals/entropy/BellucciFMY08 17 18 元素名称： article 19 author : Kevin H. Knuth 20 title : <title><i>Entropy</i> Best Paper Award 2013.</title> 21 22 pages : 698-699 23 year : 2013 24 volume : 15 25 journal : Entropy 26 number : 2 27 ee : http://dx.doi.org/10.3390/e15020698 28 url : db/journals/entropy/entropy15.html#Knuth13 29 mdate: 2013-03-04 30 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：
1 from lxml import etree#paper2.py 2 3 def node_text(node): 4 result = node.text.strip() if node.text else '' 5 for child in node: 6 child_text = node_text(child) 7 if child_text: 8 result = result + ' %s' % child_text if result else child_text 9 return result 10 11 if __name__ == '__main__': 12 parser = etree.XMLParser() 13 root = etree.parse('paper.xml', parser).getroot() 14 for element in root: 15 category = element.tag 16 for attribute in element: 17 if attribute.tag == "title": 18 print "title:", node_text(attribute) 19 else: 20 print attribute.tag+":",attribute.text.strip() 21 print ""
运行结果如下：
1 $ python paper2.py 2 author: E. F. Codd 3 title: ES 2 4 journal: IBM Research Report, San Jose, California 5 volume: RJ909 6 month: August 7 year: 1971 8 9 author: E. F. Codd 10 title: Entropy 11 journal: IBM Research Report, San Jose, California 12 volume: RJ909 13 month: August 14 year: 1971 15 cdrom: ibmTR/rj909.pdf 16 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：
1 from lxml import etree#paper.py 2 3 def node_text(node): 4 result = "" 5 for text in node.itertext(): 6 result = result + text 7 return result 8 9 if __name__ == '__main__': 10 parser = etree.XMLParser() 11 root = etree.parse('paper.xml', parser).getroot() 12 for element in root: 13 category = element.tag 14 for attribute in element: 15 if attribute.tag == "title": 16 print "title:", node_text(attribute) 17 else: 18 print attribute.tag+":",attribute.text.strip() 19 print ""
运行之后得到下面的结果：
1 $ python paper.py 2 author: E. F. Codd 3 title: ES2: A cloud data storage system for supporting both OLTP and OLAP. 4 journal: IBM Research Report, San Jose, California 5 volume: RJ909 6 month: August 7 year: 1971 8 9 author: E. F. Codd 10 title: Entropy Best Paper Award 2013. 11 journal: IBM Research Report, San Jose, California 12 volume: RJ909 13 month: August 14 year: 1971 15 cdrom: ibmTR/rj909.pdf 16 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。
0