XML
带分隔符的文件仅有两维的数据:行 & 列。如果我们想在程序之间交换数据结构,需要一种方法把层次结构,序列,集合和其它的数据结构编码成文本。
今天要说的 XML 是最突出的处理上述这种转换的标记格式,它使用标签(tag)分隔数据。XML 在软件领域的用途非常广泛。
XML 是什么?如果非要对其做一个定义式的说明,那这里我不得不引用一下 w3school 里面简洁而明快的说明:
XML 指可扩展标记语言(EXtensible Markup Language);
XML 是一种标记语言,类似于 HTML;
XML 的设计宗旨是传输数据,而非显示数据;
XML 标签没有被预定义,需要自行定义标签;
XML 被设计为具有自我描述性;
XML 是 W3C 的推荐标准。
如果你想要详细了解和学习 XML 的话,可以去阅读 w3school 的 XML 教程即可,里面讲述的很详细,在下面我还会引用一些里面的内容。
XML 的重要性在于它是用来传输数据的,因此,特别是在 Web 编程中我们经常会用到它。有了它,让数据传输变的更加简单,这么重要的东西,我大 Python 当然支持。
有大佬曾经说过:“一个引人关注的东西总会有很多人从不同侧面去研究它”。这个在编程中也同样适用,所以对于 XML 这个红得发紫的东西,Python 提供了多种模块来处理。
- xml.dom.* 模块:Document Object Model。适合用于处理 DOM API。它能够将 XML 数据在内存中解析成一个树,然后通过对树的操作来操作 XML。但是这种方式由于将 XML 数据映射到内存中的树,导致比较慢,且消耗更多内存。
- xml.sax.* 模块:simple API for XML。由于 SAX 以流式读取 XML 文件,从而速度较快,占用内存少,但是在操作上稍微复杂,需要用户实现回调函数。
当然还有一些别的,比如 xml.parse.expat,xml.etree.ElementTree 等等,我就不在列举了,碰到的时候再去查查,否则光看这些东西头就大了,而且无聊的很。
遍历查询
先要做一个 XML 文档,我自己想也想不出个啥太好的来,所以直接用 w3school 中的一个例子,如下图所示:
上图表示下面的 XML 中的一本书:
<bookstore>
<book category="COOKING">
<title lang="en">Everyday Italian</title>
<author>Giada De Laurentiis</author>
<year>2005</year>
<price>30.00</price>
</book>
<book category="CHILDREN">
<title lang="en">Harry Potter</title>
<author>J K. Rowling</author>
<year>2005</year>
<price>29.99</price>
</book>
<book category="WEB">
<title lang="en">Learning XML</title>
<author>Erik T. Ray</author>
<year>2003</year>
<price>39.95</price>
</book>
</bookstore>
将上述的 XML 保存并且命名为 test.xml 文件,接下来就是以它为对象,练习各种操作了。
>>> import xml.etree.ElementTree as ET
>>> tree = ET.ElementTree(file = 'test.xml')
>>> tree
<xml.etree.ElementTree.ElementTree object at 0x00000000025B8630>
上面建立起 XML 解析树对象,然后通过根节点向下开始读取各个元素(element 对象)。
在上述 XML 文档中,根元素是 bookstore,它没有属性,也可以说是属性为空。
>>> root = tree.getroot()
>>> root.tag
'bookstore'
>>> root.attrib
{}
要想将根下面的元素都读取出来,可以进行如下操作:
>>> for child in root:
... print(child.tag,child.attrib)
...
('book', {'category': 'COOKING'})
('book', {'category': 'CHILDREN'})
('book', {'category': 'WEB'})
也可以像下面这样读取指定元素的信息:
>>> root[0].tag
'book'
>>> root[0].attrib
{'category': 'COOKING'}
>>> root[0].text
'\n '
上述的 root[0].text 无内容,再深入一层,我们就可以看到内容了:
>>> root[0][0].tag
'title'
>>> root[0][0].attrib
{'lang': 'en'}
>>> root[0][0].text
'Everyday Italian'
对于 ElementTree 对象,有一个 iter() 方法可以对指定名称的子节点进行深度优先遍历,例如下面这样:
>>> for ele in tree.iter(tag='book'):
... print(ele.tag,ele.attrib)
...
('book', {'category': 'COOKING'})
('book', {'category': 'CHILDREN'})
('book', {'category': 'WEB'})
上述代码是遍历名称为 book 的节点,如果不指定节点的话,就是将所有的元素遍历一遍:
>>> for ele in tree.iter():
... print(ele.tag,ele.attrib)
...
('bookstore', {})
('book', {'category': 'COOKING'})
('title', {'lang': 'en'})
('author', {})
('year', {})
('price', {})
('book', {'category': 'CHILDREN'})
('title', {'lang': 'en'})
('author', {})
('year', {})
('price', {})
('book', {'category': 'WEB'})
('title', {'lang': 'en'})
('author', {})
('year', {})
('price', {})
除了上面的方法外,还可以通过路径搜索到指定的元素,然后读取其内容,这就是 xpath,关于 xpath 是什么,在这不多做介绍,感兴趣的可以去 Google。
编辑(增删改查)
我们还是用上面的例子,为了方便查看,我把内容再粘贴过来,下面的内容记得保存并且命名为 test.xml。
<bookstore>
<book category="COOKING">
<title lang="en">Everyday Italian</title>
<author>Giada De Laurentiis</author>
<year>2005</year>
<price>30.00</price>
</book>
<book category="CHILDREN">
<title lang="en">Harry Potter</title>
<author>J K. Rowling</author>
<year>2005</year>
<price>29.99</price>
</book>
<book category="WEB">
<title lang="en">Learning XML</title>
<author>Erik T. Ray</author>
<year>2003</year>
<price>39.95</price>
</book>
</bookstore>
上一篇文章我们主要是对 xml 进行了读取的有关操作,其实还可以对 XML 进行编辑,也就是增删改查的功能,下面我们来操作一下:
>>> import xml.etree.ElementTree as ET
>>> tree = ET.ElementTree(file = "test.xml")
>>> root = tree.getroot() #获得根
>>> root[1].tag
'book'
>>> del root[1]
>>> for ele in root:
... print(ele.tag)
...
book
book
如上,我们成功的删除了一个节点,原来有 3 个 book 节点,现在就只剩下两个了。接下来让我们打开源文件看看,是不是正好缺少了第 2 个节点呢?结果让我们很失望,源文件并没有什么变化。
确实如此,源文件并没有变,因为到了这一步的修改动作还只是停留在内存里,还没有将修改的结果输出到文件,不要忘记我们是在内存中建立的 ElementTree 对象。那么该如何做呢?请接着往下看:
>>> import os
>>> outpath = os.getcwd()
>>> file = outpath + "/test.xml"
把当前文件的路径拼装好。
>>> tree.write(file)
做完上面的操作以后再去看源文件,已经变成两个节点了。
除了删除,也是可以修改的:
>>> for price in root.iter('price'): #原来每本书的价格
... print(price.text)
...
30.00
39.95
>>> for price in root.iter('price'): #每本上涨 10 元并做标记
... new_price = float(price.text) + 10
... price.text = str(new_price)
... price.set("updated","up")
...
>>> tree.write(file)
然后我们来查看一下源文件:
<bookstore>
<book category="COOKING">
<title lang="en">Everyday Italian</title>
<author>Giada De Laurentiis</author>
<year>2005</year>
<price updated="up">50.0</price>
</book>
<book category="WEB">
<title lang="en">Learning XML</title>
<author>Erik T. Ray</author>
<year>2003</year>
<price updated="up">49.95</price>
</book>
</bookstore>
通过对比我们可以发现,不仅价格改变了,而且在 price 标签里面增加了属性标记。
上面我们是用 del 来删除某个元素,其实这个在编程中我们用的并不多,一般情况下更喜欢用 remove() 方法。比如要删除 price = 50 的书,可以像下面这样操作:
>>> tree.write(file)
>>> for book in root.findall("book"):
... price = book.find("price").text
... if float(price) == 50:
... root.remove(book)
...
>>> tree.write(file)
于是就有了下面的结果:
<bookstore>
<book category="WEB">
<title lang="en">Learning XML</title>
<author>Erik T. Ray</author>
<year>2003</year>
<price updated="up">49.95</price>
</book>
</bookstore>
接下来我们来看看增加元素:
>>> import xml.etree.ElementTree as ET
>>> tree = ET.ElementTree(file = 'test.xml')
>>> root = tree.getroot()
>>> ET.SubElement(root,"book") # 在root里面添加book节点
<Element 'book' at 0x000000000209C778>
>>> for ele in root:
... print(ele.tag)
...
book
book
>>> b2 = root[1]
>>> b2.text = 'python'
>>> tree.write('test.xml')
这样就大功告成了,然后再像上面一样看一下源文件,发现果真增加了。
常用的属性 & 方法
ET 里面的属性 & 方法很多,这里列出常用的几个,供使用中备查。
1.Element 对象
常用的属性如下:
- tag:string,元素数据种类
- text:string,元素的内容
- attrib:dictionary,元素的属性字典
- tail:string,元素的尾形
针对属性的操作如下:
- clear():清空元素的后代,属性,text 和 tail 也设置为 None。
- items():根据属性字典返回一个列表,列表元素为(key,value)。
- keys():返回包含所有元素属性键的列表。
- set(key,value):设置新的属性键和值。
针对后代的操作如下:
- append(subelement):添加直系子元素。
- extend(sunelements):增加一串元素对象作为子元素。
- find(match):寻找第一个匹配子元素,匹配对象可以为 tag 或 path。
- findall(match):寻找所有匹配子元素,匹配对象可以为 tag 或 path。
- insert(index,element):在指定位置插入子元素。
- remove(subelement):删除子元素
2.ElementTree 对象
- find(match)。
- findall(match)。
- getroot():获取根结点。
- parse(source,parser = None):装载 XML 对象,source 可以为文件名或文件类型对象。
具体使用
- 解析XML文件并获取根节点:
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse('example.xml')
root = tree.getroot()
print(root.tag)
- 遍历XML文件的所有节点:
for child in root:
print(child.tag, child.attrib)
for subchild in child:
print(subchild.tag, subchild.text)
- 根据标签名查找子节点:
for child in root.iter('tagName'):
print(child.text)
- 根据属性查找节点:
for child in root.findall('.//tagName[@attrName="value"]'):
print(child.text)
- 修改XML文件中的文本内容:
for subchild in root.findall('.//tagName'):
subchild.text = 'new text'
tree.write('example.xml')
- 添加新的子节点:
new_child = ET.Element('tagName')
new_child.text = 'new text'
root.append(new_child)
tree.write('example.xml')
- 删除XML文件中的节点:
for child in root.findall('.//tagName'):
root.remove(child)
tree.write('example.xml')
- 创建XML文件并保存到磁盘:
root = ET.Element('root')
child = ET.SubElement(root, 'child')
child.text = 'child text'
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write('example.xml')
- 解析XML字符串并获取根节点:
xml_string = '<root><child>child text</child></root>'
root = ET.fromstring(xml_string)
print(root.tag)
JSON
就数据传递而言, XML 是一种选择,当然这里还有另一种选择 – 「JSON」。它是一种轻量级的数据交换格式,如果各位想要做 Web 编程的话,则肯定会用到它。下面我们就开始今天的学习。
首先我们参考《维基百科》中的相关内容,来对 JSON 做如下介绍:
JSON ( JavaScript Object Notation )
是一种由道格拉斯构想设计、轻量级的数据交换语言,以文字为基础,且易于让人阅读。尽管 JSON 是 JavaScript 的一个子集,但
JSON 是独立于语言的文本格式,并且采用了类似 C 语言家族的一些习惯。 关于 JSON
更为详细的内容,可以参考其官方网站,在这我截取部分内容,让大家更好的了解一下 JSON 的结构。
JSON 构建于两种结构基础之上:
- “名称/值”对的集合。不同的语言中,它被理解为对象(object),记录(record),结构(struct),字典(dictionary),哈希表(hash table)等。
- 值的有序列表。在某些语言中,它被理解为数组(array),类似于 Python 中的类表。
Python 标准库中有 JSON 模块,主要是执行序列化和反序列化功能。
- 序列化:encoding,把一个 Python 对象编码转化成 JSON 字符串;
- 反序列化:decoding,把 JSON 格式字符串解码转换为 Python 数据对象。
基本操作
JSON 模块相比于 XML 来说真的是简单多了:
>>> import json
>>> json.__all__
['dump', 'dumps', 'load', 'loads', 'JSONDecoder', 'JSONDecodeError', 'JSONEncoder']
1.encoding:dumps()
>>> data = [{'name':'rocky','like':('python','c++'),'age':23}]
>>> data
[{'name': 'rocky', 'like': ('python', 'c++'), 'age': 23}]
>>> data_json = json.dumps(data)
>>> data_json
'[{"name": "rocky", "like": ["python", "c++"], "age": 23}]'
encoding 的操作比较简单,请仔细观察一下上面代码中 data 和 data_json 的不同:like 的值从元组变成了列表,其实还有不同,请看下面:
>>> type(data)
<class 'list'>
>>> type(data_json)
<class 'str'>
2.decoding:loads()
decoding 的过程其实也像上面那么简单:
>>> new_data = json.loads(data_json)
>>> new_data
[{'name': 'rocky', 'like': ['python', 'c++'], 'age': 23}]
上面需要注意的是,解码之后并没有将值中的列表还原为数组。上面的 data 都不是很长,还能凑活着看,如何很长,阅读其实就很有难度了。所以 JSON 的 dumps() 提供了可选的参数,利用它们能在输入上对人更好,当然这个对机器来说都是无所谓的事情。
>>> data1 = json.dumps(data,sort_keys = True,indent = 2)
>>> print(data1)
[
{
"age": 23,
"like": [
"python",
"c++"
],
"name": "rocky"
}
]
sort_keys = True 的意思是按照键的字典顺序排序;indent = 2 则是让每个键值对显示的时候,以缩进两个字符对齐,这样的视觉效果就好多了。
n)
new_data
[{‘name’: ‘rocky’, ‘like’: [‘python’, ‘c++’], ‘age’: 23}]
上面需要注意的是,解码之后并没有将值中的列表还原为数组。上面的 data 都不是很长,还能凑活着看,如何很长,阅读其实就很有难度了。所以 JSON 的 dumps() 提供了可选的参数,利用它们能在输入上对人更好,当然这个对机器来说都是无所谓的事情。
```text
>>> data1 = json.dumps(data,sort_keys = True,indent = 2)
>>> print(data1)
[
{
"age": 23,
"like": [
"python",
"c++"
],
"name": "rocky"
}
]
sort_keys = True 的意思是按照键的字典顺序排序;indent = 2 则是让每个键值对显示的时候,以缩进两个字符对齐,这样的视觉效果就好多了。