安徽华力建设集团网站,家庭宽带做网站稳定吗,劳务公司起名字大全免费,阿里巴巴国际站入驻xml#xff08;Extensible Markup Language#xff0c;简称#xff1a;XML#xff09;可扩展标记语言#xff0c;是一种netconf配置文件的格式。是一种固有的分层数据格式#xff0c;最自然的表示方式是解析成树状。 但是#xff0c;xml这样的标签数据#xff0c;是面向…xmlExtensible Markup Language简称XML可扩展标记语言是一种netconf配置文件的格式。是一种固有的分层数据格式最自然的表示方式是解析成树状。 但是xml这样的标签数据是面向“机器”识别的是不利于“人类”识别的所以看起来会比较的麻烦。 2003年5月成立了Netconf工作组该工作组主要是为了提出一个全新的基于XML的网络配置NETCONF协议而成立的。 Python内置的APIxml.etree.ElementTree 可以解析xml文件。ElementTree将整个xml文档解析成树状结构 Element就表示这个树状结构中的单节点。
官方文件地址The ElementTree XML API
后面举例以下面这个xml的文件形式展开这也是官方给出的一个案例。xml文档实例如下
xml文档实例如下
?xml version1.0?
data idworld countrycountry nameLiechtensteinrank1/rankyear2008/yeargdppc141100/gdppcneighbor nameAustria directionE/neighbor nameSwitzerland directionW//countrycountry nameSingaporerank4/rankyear2011/yeargdppc59900/gdppcneighbor nameMalaysia directionN//countrycountry namePanamarank68/rankyear2011/yeargdppc13600/gdppcneighbor nameCosta Rica directionW/neighbor nameColombia directionE//country
/data一、xml 数据格式
Element常用属性对应的xml格式如下
tag attrib“netmiko_inventory”text/tag例
device_type descplatformcisco_ios/device_typetag attrib text tag其中
1、 tag是str对象表示xml标签例子中的前后闭合的device_type 2、 attrib是一个dict对象表示xml属性例子中的descplatform 3、 text是xml数据标签包裹的内容也是Element的内容例子中的 cisco_ios 4、 child elements则是xml一对标签中包含的子集如下图类似于country 标签中包裹的内容
举例
import xml.etree.ElementTree as ET# 读取、解析文件获取跟元素
tree ET.parse(sample.xml)
root tree.getroot()# 获取根元素的标签名称以及所有属性
# data
print(root.tag:, root.tag)
print(root.attrib:, root.attrib)# 获取text
print(root[0][1].text)输出结果
root.tag: data
root.attrib: {id: world country}
2008二、查找方法
Element有很丰富的查找方法总结如下
iter(tagNone) 遍历Element的child可以指定tag精确查找findall(match) 查找当前元素tag或path能匹配的child节点find(match) 查找当前元素tag或path能匹配的第一个child节点get(key, defaultNone) 获取元素指定key对应的attrib如果没有attrib返回default。
# 一次性获取所有名为 country 的元素、然后遍历
for country in root.findall(country):# 获取 country 元素中的 name 属性name country.get(name)# 寻找名为 rank 的子节点获取其textrank country.find(rank).text# 一次性获取所有名为 country 下 neighbor的元素、然后遍历neighbors country.findall(neighbor)neighbor_name []for neighbor in neighbors:n neighbor.get(name)neighbor_name.append(n)print(name, rank, neighbor_name)
打印结果如下
Liechtenstein 1 [Austria, Switzerland]
Singapore 4 [Malaysia]
Panama 68 [Costa Rica, Colombia]三、iter迭代器
Element使用iter迭代器可以递归地遍历它下面的所有child
# 一次性获取所有名为 country 的元素、然后遍历
for country in root.iter(country):# 获取 country 元素中的 name 属性name country.get(name)print(name)for rank in root.iter(rank):# 获取 country 元素中的 name 属性rank_n rank.textprint(rank_n)打印结果如下
Liechtenstein
Singapore
Panama1
4
68四、xml数据转换成字典
xmltodict使用非常的简单学习成本很低可以快速的把xml格式的数据转换成字典轻松进行数据二次加工。
代码如下
import xmltodict, jsonwith open(sample.xml) as f:my_dict xmltodict.parse(f.read())with open(info1.json, w) as f:json.dump(my_dict, f, sort_keysFalse, indent2)打开info1.json查看保存的内容如下
{data: {id: world country,country: [{name: Liechtenstein,rank: 1,year: 2008,gdppc: 141100,neighbor: [{name: Austria,direction: E},{name: Switzerland,direction: W}]},{name: Singapore,rank: 4,year: 2011,gdppc: 59900,neighbor: {name: Malaysia,direction: N}},{name: Panama,rank: 68,year: 2011,gdppc: 13600,neighbor: [{name: Costa Rica,direction: W},{name: Colombia,direction: E}]}]}
}其中
tag和attrib都会变成字典的key例如上面的data、id、country、name、rank等等但是带有属性attrib的key会自动加入符号其他不会key对应的value会变成字符串形式。
五、保存成xml
xmltodict不仅可以将xml转为字典形式还可以将字典转成xml形式存储到本地如下所示
def saveXML():import xmltodictwith open(info.xml, w) as f:info_dict {dev_info: {device_type: cisco_ios,username: admin,password: cisco,ip: 192.168.47.10}}f.write(xmltodict.unparse(info_dict, prettyTrue))保存为xml文件后打开查看结果如下
?xml version1.0 encodingutf-8?
dev_infodevice_typecisco_ios/device_typeusernameadmin/usernamepasswordcisco/passwordip192.168.47.10/ip
/dev_info六、总结
前面对xml文件做了简单的学习包括什么是xml以及在python中怎么读取、操作和存储为xml文件。同时将机器友好的xml文件转成对人友好的字典查看。xml确实不太好查看和解析弄起来有些费劲啊。
