Python利用xmltodict实现字典和xml互相转换的示例代码

 更新时间:2024年12月04日 10:10:51   作者:需要休息的KK.  
xmltodict是一个Python第三方库,用于处理XML数据,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

xmltodict简介

概念

  • xmltodict是Python中用于处理XML数据的模块,它可将XML数据转换为字典,简化XML解析过程,同时保留数据结构,便于操作。
  • 反之,也可将字典转回XML格式。此模块在处理XML时提供了直观、简洁的接口;

xmltodict按照

xmltodict模块属于Python第三方库,需要额外下载安装,命令如下:

pip install xmltodict

生成XML数据

unparser函数用于将Python字典转换为XML数据,便于数据的存储和传输;

参数含义如下:

  • input_dict:要转换为XML的Python字典。
  • output(可选):输出的目标。可以是字符串(默认)或文件对象。
  • pretty(可选):是否美化输出。默认为False。
  • full_document(可选):是否输出完整的XML文档,包括XML声明。默认为True。
import xmltodict

# Python 字典
data = {
    'persons':
        {
            'person':
                [
                    {
                        'name': '张三', 'age': '18', 'gender': '男',
                        'address': {'street': '浦东大道', 'district': '浦东新区', 'city': '上海', 'state': '中国'}
                    },
                    {
                        'name': '李四', 'age': '20', 'gender': '女',
                        'address': {'street': '蓝靛厂路', 'district': '海淀区', 'city': '北京', 'state': '中国'}}
                ]
        }
}

# 将字典转换为 XML 数据
xml_string = xmltodict.unparse(data, pretty=True)

# 打印 XML 数据
print(xml_string)
# <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
# <persons>
# 	<person>
# 		<name>张三</name>
# 		<age>18</age>
# 		<gender>男</gender>
# 		<address>
# 			<street>浦东大道</street>
# 			<district>浦东新区</district>
# 			<city>上海</city>
# 			<state>中国</state>
# 		</address>
# 	</person>
# 	<person>
# 		<name>李四</name>
# 		<age>20</age>
# 		<gender>女</gender>
# 		<address>
# 			<street>蓝靛厂路</street>
# 			<district>海淀区</district>
# 			<city>北京</city>
# 			<state>中国</state>
# 		</address>
# 	</person>
# </persons>

解析XML数据

parse函数将XML数据解析为Python字典,使得你可以使用Python的语法来访问和操作XML数据。

参数含义如下:

  • xml_input:要解析的XML数据。可以是字符串或文件对象。
  • encoding(可选):XML文档的编码。默认为None,意味着使用XML文档中指定的编码。
  • expat(可选):自定义的XML解析器。默认使用Python标准库中的xml.parsers.expat。
  • process_namespaces(可选):是否处理命名空间。默认为False。
  • namespace_separator(可选):当process_namespaces=True时,命名空间和标签名之间的分隔符。默认为:。
  • postprocessor(可选):一个函数,它会在每个元素解析完成后被调用。这允许用户修改解析结果,例如,可以用来转换数据类型或合并节点。它接收三个参数:path、key和value。path是当前元素的父元素路径,key是当前元素的标签名,value是当前元素的值(可能是文本、属性字典或子元素的字典)。
  • dict_constructor(可选):用于创建字典的构造函数。默认情况下,xmltodict使用内置的dict函数来构造字典。如果你想使用其他类型的字典(例如,collections.OrderedDict以保持元素的顺序),可以通过这个参数指定。
  • xml_attribs(可选):控制解析器是否应该包含元素的属性。默认为True,意味着元素的属性会被包含在解析结果中。如果设置为False,则属性将被忽略,只有元素的文本内容和子元素会被包含。
import xmltodict

# XML 数据
xml_string = '''
<persons>
    <person>
        <name>张三</name>
        <age>18</age>
        <gender>男</gender>
        <address>
            <street>浦东大道</street>
            <district>浦东新区</district>
            <city>上海</city>
            <state>中国</state>
        </address>
    </person>
    <person>
        <name>李四</name>
        <age>20</age>
        <gender>女</gender>
        <address>
            <street>蓝靛厂路</street>
            <district>海淀区</district>
            <city>北京</city>
            <state>中国</state>
        </address>
    </person>    
</persons>
'''

# 解析 XML 数据
data = xmltodict.parse(xml_string)
print(type(data), data) # <class 'dict'> {'persons': {'person': [{'name': '张三', 'age': '18', 'gender': '男', 'address': {'street': '浦东大道', 'district': '浦东新区', 'city': '上海', 'state': '中国'}}, {'name': '李四', 'age': '20', 'gender': '女', 'address': {'street': '蓝靛厂路', 'district': '海淀区', 'city': '北京', 'state': '中国'}}]}}

# 访问数据
print(data['persons']['person'][0]['name'])  # 输出: 张三
print(data['persons']['person'][1]['name'])  # 输出: 李四

拓展

1.改变属性前缀

attr_prefix参数用于指定XML属性在转换为字典时的键前缀。默认值是’@'。

import xmltodict

xml_string = '''
<persons>
    <person name="zhangsan" age="18" gender="男">
        <address>上海市浦东新区</address>
    </person>
    <person name="lisi" age="20" gender="女">
        <address>北京市海淀区</address>
    </person>
</persons>
'''

#
data1 = xmltodict.parse(xml_string)
print(data1)
# 使用默认的attr_prefix='@'参数值,输出如下:
# {'persons':
#      {
#          'person': [
#              {'@name': 'zhangsan', '@age': '18', '@gender': '男', 'address': '上海市浦东新区'},
#              {'@name': 'lisi', '@age': '20', '@gender': '女', 'address': '北京市海淀区'}
#          ]
#      }
# }


data2 = xmltodict.parse(xml_string, attr_prefix='attr_')
print(data2)
# 使用自定义attr_prefix='attr_'参数值,输出如下:
# {'persons':
#      {
#          'person': [
#              {'attr_name': 'zhangsan', 'attr_age': '18', 'attr_gender': '男', 'address': '上海市浦东新区'},
#              {'attr_name': 'lisi', 'attr_age': '20', 'attr_gender': '女', 'address': '北京市海淀区'}
#          ]
#      }
# }

2.去除文本值中的空白字符

strip_whitespace参数用于控制是否去除文本值中的空白字符。默认值是True。

import xmltodict

xml_string = '''
<person name="zhangsan">
    <address>    上海市浦东新区</address>
</person>
'''

# strip_whitespace=True (默认)
data1 = xmltodict.parse(xml_string)
print(data1)    # {'person': {'@name': 'zhangsan', 'address': '上海市浦东新区'}}

# strip_whitespace=False
data2 = xmltodict.parse(xml_string, strip_whitespace=False)
print(data2)    # {'person': {'@name': 'zhangsan', 'address': '    上海市浦东新区', '#text': '\n    \n'}}

3.去除空值标签

利用postprocessor钩子指定一个按照预想逻辑处理key、value值的函数;

import xmltodict

xml_string = '''
<persons>
    <person>
        <name>张三</name>
        <age>18</age>
        <gender>男</gender>
        <address>
            <street></street>
            <district desc="test">浦东新区</district>
            <city></city>
            <state>中国</state>
        </address>
    </person>
    <person>
        <name>李四</name>
        <age>20</age>
        <gender>女</gender>
        <address>
            <street></street>
            <district desc="test"></district>
            <city>北京</city>
            <state>中国</state>
        </address>
    </person>    
</persons>
'''


def _remove_empty(_, key, value):
    if value is None:
        return
    return key, value


result1 = xmltodict.parse(xml_string)
result2 = xmltodict.parse(xml_string, postprocessor=_remove_empty)

print(result1['persons']['person'][0]['address'])  # 输出: {'street': None, 'district': {'@desc': 'test', '#text': '浦东新区'}, 'city': None, 'state': '中国'}
print(result2['persons']['person'][0]['address'])  # 输出: {'district': {'@desc': 'test', '#text': '浦东新区'}, 'state': '中国'}

print(result1['persons']['person'][1]['address'])  # 输出: {'street': None, 'district': {'@desc': 'test'}, 'city': '北京', 'state': '中国'}
print(result2['persons']['person'][1]['address'])  # 输出: {'district': {'@desc': 'test'}, 'city': '北京', 'state': '中国'}

总结

xmltodict模块是处理XML数据的强大工具,它结合了XML的灵活性和Python字典的简便性
无论是需要解析复杂的XML文档,还是需要生成结构化的XML数据,xmltodict都能简单而又直观的胜任
通过将XML处理过程与Python字典操作相结合,xmltodict极大地简化了XML数据的处理流程,使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现。

到此这篇关于Python利用xmltodict实现字典和xml互相转换的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关Python 字典和xml互相转换内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • python中leastsq函数的使用方法

    python中leastsq函数的使用方法

    这篇文章主要介绍了python中leastsq函数的使用方法,leastsq作用是最小化一组方程的平方和,下面文章举例说明详细内容,具有一的参考价值,需要的小伙伴可以参考一下
    2022-03-03
  • Python序列类型的打包和解包实例

    Python序列类型的打包和解包实例

    今天小编就为大家分享一篇Python序列类型的打包和解包实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-12-12
  • 使用NumPy进行数组数据处理的示例详解

    使用NumPy进行数组数据处理的示例详解

    NumPy是Python中用于数值计算的核心包之一,它提供了大量的高效数组操作函数和数学函数,可以支持多维数组和矩阵运算。本文主要为大家介绍了NumPy进行数组数据处理的具体方法,需要的可以参考一下
    2023-03-03
  • Python代码注释规范代码实例解析

    Python代码注释规范代码实例解析

    这篇文章主要介绍了Python代码注释规范代码实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-08-08
  • pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数详解

    pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数详解

    今天小编就为大家分享一篇pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-01-01
  • 关于torch.scatter与torch_scatter库的使用整理

    关于torch.scatter与torch_scatter库的使用整理

    这篇文章主要介绍了关于torch.scatter与torch_scatter库的使用整理,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2023-09-09
  • Python functools模块学习总结

    Python functools模块学习总结

    这篇文章主要介绍了Python functools模块学习总结,本文讲解了functools.partial、functool.update_wrapper、functool.wraps、functools.reduce、functools.cmp_to_key、functools.total_ordering等方法的使用实例,需要的朋友可以参考下
    2015-05-05
  • 使用Python+selenium实现第一个自动化测试脚本

    使用Python+selenium实现第一个自动化测试脚本

    这篇文章主要介绍了使用Python+selenium实现第一个自动化测试脚本,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-03-03
  • Python面向对象程序设计OOP深入分析【构造函数,组合类,工具类等】

    Python面向对象程序设计OOP深入分析【构造函数,组合类,工具类等】

    这篇文章主要介绍了Python面向对象程序设计OOP,较为详细的深入分析了Python面向对象的构造函数,组合类,工具类等相关概念、使用方法及操作注意事项,需要的朋友可以参考下
    2019-01-01
  • 将Python脚本打包成exe文件

    将Python脚本打包成exe文件

    大家好,本篇文章主要讲的是将Python脚本打包成exe文件,感兴趣的同学赶快来看一看吧,对你有帮助的话记得收藏一下
    2022-02-02

最新评论