Python中将字典转换为XML以及相关的命名空间解析
投稿:goldensun
尽管 xml.etree.ElementTree 库通常用来做解析工作,其实它也可以创建XML文档。 例如,考虑如下这个函数:
from xml.etree.ElementTree import Element def dict_to_xml(tag, d): ''' Turn a simple dict of key/value pairs into XML ''' elem = Element(tag) for key, val in d.items(): child = Element(key) child.text = str(val) elem.append(child) return elem
下面是一个使用例子:
>>> s = { 'name': 'GOOG', 'shares': 100, 'price':490.1 } >>> e = dict_to_xml('stock', s) >>> e <Element 'stock' at 0x1004b64c8> >>>
转换结果是一个 Element 实例。对于I/O操作,使用 xml.etree.ElementTree 中的 tostring() 函数很容易就能将它转换成一个字节字符串。例如:
>>> from xml.etree.ElementTree import tostring >>> tostring(e) b'<stock><price>490.1</price><shares>100</shares><name>GOOG</name></stock>' >>>
如果你想给某个元素添加属性值,可以使用 set() 方法:
>>> e.set('_id','1234') >>> tostring(e) b'<stock _id="1234"><price>490.1</price><shares>100</shares><name>GOOG</name> </stock>' >>>
如果你还想保持元素的顺序,可以考虑构造一个 OrderedDict 来代替一个普通的字典。当创建XML的时候,你被限制只能构造字符串类型的值。例如:
def dict_to_xml_str(tag, d): ''' Turn a simple dict of key/value pairs into XML ''' parts = ['<{}>'.format(tag)] for key, val in d.items(): parts.append('<{0}>{1}</{0}>'.format(key,val)) parts.append('</{}>'.format(tag)) return ''.join(parts)
问题是如果你手动的去构造的时候可能会碰到一些麻烦。例如,当字典的值中包含一些特殊字符的时候会怎样呢?
>>> d = { 'name' : '<spam>' } >>> # String creation >>> dict_to_xml_str('item',d) '<item><name><spam></name></item>' >>> # Proper XML creation >>> e = dict_to_xml('item',d) >>> tostring(e) b'<item><name><spam></name></item>' >>>
注意到程序的后面那个例子中,字符 ‘<' 和 ‘>' 被替换成了 < 和 >
下面仅供参考,如果你需要手动去转换这些字符, 可以使用 xml.sax.saxutils 中的 escape() 和 unescape() 函数。例如:
>>> from xml.sax.saxutils import escape, unescape >>> escape('<spam>') '<spam>' >>> unescape(_) '<spam>' >>>
除了能创建正确的输出外,还有另外一个原因推荐你创建 Element 实例而不是字符串, 那就是使用字符串组合构造一个更大的文档并不是那么容易。 而 Element 实例可以不用考虑解析XML文本的情况下通过多种方式被处理。 也就是说,你可以在一个高级数据结构上完成你所有的操作,并在最后以字符串的形式将其输出。
利用命名空间解析XML文档
如果你解析这个文档并执行普通的查询,你会发现这个并不是那么容易,因为所有步骤都变得相当的繁琐。
>>> # Some queries that work >>> doc.findtext('author') 'David Beazley' >>> doc.find('content') <Element 'content' at 0x100776ec0> >>> # A query involving a namespace (doesn't work) >>> doc.find('content/html') >>> # Works if fully qualified >>> doc.find('content/{http://www.w3.org/1999/xhtml}html') <Element '{http://www.w3.org/1999/xhtml}html' at 0x1007767e0> >>> # Doesn't work >>> doc.findtext('content/{http://www.w3.org/1999/xhtml}html/head/title') >>> # Fully qualified >>> doc.findtext('content/{http://www.w3.org/1999/xhtml}html/' ... '{http://www.w3.org/1999/xhtml}head/{http://www.w3.org/1999/xhtml}title') 'Hello World' >>>
你可以通过将命名空间处理逻辑包装为一个工具类来简化这个过程:
class XMLNamespaces: def __init__(self, **kwargs): self.namespaces = {} for name, uri in kwargs.items(): self.register(name, uri) def register(self, name, uri): self.namespaces[name] = '{'+uri+'}' def __call__(self, path): return path.format_map(self.namespaces)
通过下面的方式使用这个类:
>>> ns = XMLNamespaces(html='http://www.w3.org/1999/xhtml') >>> doc.find(ns('content/{html}html')) <Element '{http://www.w3.org/1999/xhtml}html' at 0x1007767e0> >>> doc.findtext(ns('content/{html}html/{html}head/{html}title')) 'Hello World' >>>
讨论
解析含有命名空间的XML文档会比较繁琐。 上面的 XMLNamespaces 仅仅是允许你使用缩略名代替完整的URI将其变得稍微简洁一点。
很不幸的是,在基本的 ElementTree 解析中没有任何途径获取命名空间的信息。 但是,如果你使用 iterparse() 函数的话就可以获取更多关于命名空间处理范围的信息。例如:
>>> from xml.etree.ElementTree import iterparse >>> for evt, elem in iterparse('ns2.xml', ('end', 'start-ns', 'end-ns')): ... print(evt, elem) ... end <Element 'author' at 0x10110de10> start-ns ('', 'http://www.w3.org/1999/xhtml') end <Element '{http://www.w3.org/1999/xhtml}title' at 0x1011131b0> end <Element '{http://www.w3.org/1999/xhtml}head' at 0x1011130a8> end <Element '{http://www.w3.org/1999/xhtml}h1' at 0x101113310> end <Element '{http://www.w3.org/1999/xhtml}body' at 0x101113260> end <Element '{http://www.w3.org/1999/xhtml}html' at 0x10110df70> end-ns None end <Element 'content' at 0x10110de68> end <Element 'top' at 0x10110dd60> >>> elem # This is the topmost element <Element 'top' at 0x10110dd60> >>>
最后一点,如果你要处理的XML文本除了要使用到其他高级XML特性外,还要使用到命名空间, 建议你最好是使用 lxml 函数库来代替 ElementTree 。 例如,lxml 对利用DTD验证文档、更好的XPath支持和一些其他高级XML特性等都提供了更好的支持。 这一小节其实只是教你如何让XML解析稍微简单一点。