Python使用lxml解析XML格式化数据_python使用lxml格式化xml文档

方法一：无脑读取文件，遇到有关键词的行再去解析获取值
方法二：利用lxml等库，解析格式化数据，批量获取标签及其值

这篇博客介绍第2种办法，以菜鸟教程中的俩个xml文档为例进行解析；
https://www.runoob.com/try/xml/cd_catalog.xml
https://www.runoob.com/try/xml/books.xml

1. 效果图

cd_catalog.xml原始文件如下:

解析cd_catalog.xml后按顺序打印如下：

book.xml原始文件如下:

解析books.xml效果图如下：

2. 源代码

# parseXml.py
# 解析cd_catalog.xml，book.xml

from xml.etree import ElementTree as ET


def readBookXml(file):
    # 直接读取xml文件，形成ElementTree结构
    tree = ET.parse(file)
    root = tree.getroot()  # 获取根元素
    for i, child in enumerate(root):  # 遍历子元素
        print(i, child.tag, child.text, child.attrib)  # 输出子元素的标签和属性值
        for j in range(len(child)):
            print('\t', j, child[j].tag, child[j].text, child[j].attrib)  # 输出子元素中的标签及属性值

    # 获取XML文档的根元素
    root = tree.getroot()

    # 查找具有指定标签的第一个子元素
    element = root.find('book')

    # 查找具有指定标签的所有子元素
    books = root.findall('book')

    print(len(books))
    for i, book in enumerate(books):
        print(i, book.tag, book.text, book.attrib)  # 输出子元素的标签和属性值
        for j in range(len(book)):
            print('\t', j, book[j].tag, book[j].text, book[j].attrib)  # 输出子元素中的标签及属性值


def readCatalogXml(file):
    # 直接读取xml文件，形成ElementTree结构
    tree = ET.parse(file)
    root = tree.getroot()  # 获取根元素
    for i, child in enumerate(root):  # 遍历子元素
        print(i, child.tag, child.text, child.attrib)  # 输出子元素的标签和属性值
        for j in range(len(child)):
            print('\t', j, child[j].tag, child[j].text, child[j].attrib)  # 输出子元素中的标签及属性值

    # 获取XML文档的根元素
    root = tree.getroot()

    # 查找具有指定标签的第一个子元素
    element = root.find('CD')

    # 查找具有指定标签的所有子元素
    books = root.findall('CD')

    print(len(books))
    for i, book in enumerate(books):
        print(i, book.tag)  # 输出子元素的标签
        for j in range(len(book)):
            print('\t', j, book[j].tag, book[j].text)  # 输出子元素中的标签及属性值


file = 'test/books.xml'
readBookXml(file)

file = 'test/cd_catalog.xml'
readCatalogXml(file)
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参考

• https://blog.csdn.net/qq233325332/article/details/130799948
• https://blog.csdn.net/weixin_43856625/article/details/134775566