David Mertz 创作的可爱的 Python 的第一、第二部分概述了在 Python 中使用 XML。然而，在那些最初的文章出现后，Python 中的 XML 工具有了很大的发展。不幸的是，这些改进中的大多数并不向后兼容。在这个特别部分中，重温了作者先前对 XML 工具的讨论，并提供最新的代码示例。
在许多情况下，Python 是使用 XML 文档的理想语言。像 Perl、REBOL、REXX 和 TCL 一样，它是一种灵活的脚本语言，并且有强大的文本操作能力。而且，除了对多数类型的文本文件（或流文件）编码外，XML 文档还编码大量复杂的数据结构。
继续在 Python 2.0 中对 XML 的支持
文本处理中常见的“读取几行，并将它们与一些规则表达式比较”样式通常不能很好地适合对 XML 进行彻底语法分析和处理。幸好，Python（与大多数其它语言相比）不仅有处理复杂数据结构的直接方法（通常使用类和属性），还有一系列 XML 相关的模块可以帮助语法分析、处理和生成 XML。
XML-SIG （专门兴趣组）的成员为维护 Python 一系列 XML 工具做了许多工作。与其它 Python 专门兴趣组一样，XML-SIG 要维护邮件发送列表、列表档案、有用的参考大全、文档、标准包和其它资源（请参阅本文后的参考资料）。
从 Python 2.0 开始，Python 在其标准发行版中包括大多数 XML-SIG 项目。最新的 XML-SIG 包可能包含一些 Python 标准发行版中没有的“极端先进”特性，但出于面向绝大多数人的目的 -- 包括本文中的讨论 -- Python 2.0 的 XML 支持将是您感兴趣的。幸运的是，早期 Python 版本对 xmllib 的基本支持在 Python 2.0+ 下有了很大进步。目前，Python 用户能正常的选择 DOM、SAX 和 expat 技术来处理 XML （使用其他编程语言的 XML 开发人员将会意识到这些）。
模块：xmllib
xmllib 是一个非验证的低级语法分析器。应用程序员使用的 xmllib 可以覆盖 XMLParser 类，并提供处理文档元素（如特定或类属标记，或字符实体）的方法。从 Python 1.5x 到 Python 2.0+ 以来，xmllib 的使用方法并没变化；在绝大多数情况下更好的选择是使用 SAX 技术，它也是种面向流的技术，对语言和开发者来说更为标准。
本文中的示例与原来专栏中的相同：包括一个叫做 quotations.dtd 的 DTD 以及这个 DTD 的文档 sample.xml （请参阅参考资料，以获取本文中提到的文件的档案）。以下的代码显示了 sample.xml 中每段引言的前几行，并生成了非常简单的未知标记和实体的 ASCII 指示符。经过分析的文本作为连续流来处理，所使用的任何累加器都由程序员负责（如标记中的字符串 (#PCDATA)，或所遇到的标记的列表或词典）。
清单 1: try_xmllib.py
import xmllib, string
classQuotationParser(xmllib.XMLParser):
"""Crude xmllib extractor for quotations.dtd document"""
def__init__(self):
xmllib.XMLParser.__init__(self)
self.thisquote = '' # quotation accumulator
defhandle_data(self, data):
self.thisquote = self.thisquote + data
defsyntax_error(self, message):
pass
defstart_quotations(self, attrs): # top level tag
print '--- Begin Document ---'
defstart_quotation(self, attrs):
print 'QUOTATION:'
defend_quotation(self):
print string.join(string.split(self.thisquote[:230]))+'...',
print '('+str(len(self.thisquote))+' bytes)'
self.thisquote = ''
defunknown_starttag(self, tag, attrs):
self.thisquote = self.thisquote + '{'
defunknown_endtag(self, tag):
self.thisquote = self.thisquote + '}'
defunknown_charref(self, ref):
self.thisquote = self.thisquote + '?'
defunknown_entityref(self, ref):
self.thisquote = self.thisquote + '#'
if __name__ == '__main__':
parser = QuotationParser()
for c in open("sample.xml").read():
parser.feed(c)
parser.close()
验证
您可能需要展望标准 XML 支持的未来的原因是，在进行语法分析的同时需要进行验证。不幸的是，标准 Python 2.0 XML 包并不包括验证型语法分析器。
xmlproc 是 python 原有的语法分析器，它执行几乎完整的验证。如果需要验证型语法分析器， xmlproc 是 Python 当前唯一的选择。而且，xmlproc 提供其它语法分析器所不具备的各种高级和测试接口。
选择一种语法分析器
如果决定使用 XML 的简单 API (SAX) -- 它应该用于复杂的事物，因为其它大部分工具都是在它的基础上建立的 -- 将为您完成许多语法分析器的分类工作。xml.sax 模块包含一个自动选择“最佳”语法分析器的设施。在标准 Python 2.0 安装中，唯一能选择的语法分析器是 expat，它是种 C 语言编写的快速扩展。然而，也可以在 $PYTHONLIB/xml/parsers 下安装另一个语法分析器，以备选择。设置语法分析器很简单：
清单 2: Python 选择最佳语法分析器的语句
import xml.sax
parser = xml.sax.make_parser()
您还可以通过传递参数来选择特定的语法分析器；但考虑到可移植性 -- 也为了对今后更好的语法分析器的向上兼容性 -- 最佳方法是使用 make_parser() 来完成工作。
您可以直接导入 xml.parsers.expat。如果这样做，您就能获得 SAX 界面并不提供的一些特殊技巧。这样，xml.parsers.expat 与 SAX 相比有些“低级”。但 SAX 技术非常标准，对面向流的处理也非常好；大多数情况下 SAX 的级别正合适。通常情况下，由于 make_parser() 函数已经能获得 expat 提供的性能，因此纯速度的差异很小。
什么是 SAX
考虑到背景因素，回答什么是 SAX 的较好答案是：
SAX （XML 的简单 API）是 XML 语法分析器的公用语法分析器接口。它允许应用程序作者编写使用 XML 语法分析器的应用程序，但是它却独立于所使用的语法分析器。（将它看作 XML 的 JDBC。）（Lars Marius Garshol，SAX for Python）
SAX -- 如同它提供的语法分析器模块的 API -- 基本上是一个 XML 文档的顺序处理器。使用它的方法与 xmllib 示例极其相似，但更加抽象。应用程序员将定义一个 handler 类，而不是语法分析器类，该 handler 类能注册到任何所使用的语法分析器中。必须定义 4 个 SAX 接口（每个接口都有几个方法）：DocumentHandler、DTDHandler、EntityResolver 和 ErrorHandler。创建语法分析器除非被覆盖，否则它还连接默认接口。这些代码执行与 xmllib 示例相同的任务：
清单 3: try_sax.py
"Simple SAX example, updated for Python 2.0+"
import string
import xml.sax
from xml.sax.handler import *
classQuotationHandler(ContentHandler):
"""Crude extractor for quotations.dtd compliant XML document"""
def__init__(self):
self.in_quote = 0
self.thisquote = ''
defstartDocument(self):
print '--- Begin Document ---'
defstartElement(self, name, attrs):
if name == 'quotation':
print 'QUOTATION:'
self.in_quote = 1
else:
self.thisquote = self.thisquote + '{'
defendElement(self, name):
if name == 'quotation':
print string.join(string.split(self.thisquote[:230]))+'...',
print '('+str(len(self.thisquote))+' bytes)'
self.thisquote = ''
self.in_quote = 0
else:
self.thisquote = self.thisquote + '}'
defcharacters(self, ch):
if self.in_quote:
self.thisquote = self.thisquote + ch
if __name__ == '__main__':
parser = xml.sax.make_parser()
handler = QuotationHandler()
parser.setContentHandler(handler)
parser.parse("sample.xml")
与 xmllib 相比，上述示例中要注意两件小事：.parse() 方法处理整个流或字符串，所以不必为语法分析器创建循环；.parse() 同样能灵活地接收一个文件名、一个文件对象，或是众多的类文件对象（一些具有 .read() 方式）。
包：DOM
DOM 是一种 XML 文档的高级树型表示。该模型并非只针对 Python，而是一种普通 XML 模型（请参阅参考资料以获取进一步信息）。Python 的 DOM 包是基于 SAX 构建的，并且包括在 Python 2.0 的标准 XML 支持里。由于篇幅所限，没有将代码示例加到本文中，但在 XML-SIG 的 "Python/XML HOWTO" 中给出了一个极好的总体描述：
文档对象模型为 XML 文档指定了树型表示。顶级文档实例是树的根，它只有一个子代，即顶级元素实例；这个元素有表示内容和子元素的子节点，他们也可以有子代，以此类推。定义的函数允许随意遍历结果树，访问元素和属性值，插入和删除节点，以及将树转换回 XML。
DOM 可以用于修改 XML 文档，因为可以创建一棵 DOM 树，通过添加新节点和来回移动子树来修改这棵树，然后生成一个新的 XML 文档作为输出。您也可以自己构造一棵 DOM 树，然后将它转换成 XML；用这种方法生成 XML 输出比仅将 <tag1>...</tag1> 写入文件的方法更灵活。
使用 xml.dom 模块的语法与早期的文章相比有了一些变动。Python 2.0 中自带的 DOM 实现被称为 xml.dom.minidom，并提供轻量级和小型版本的 DOM。显然，完整的 XML-SIG 的 DOM 中有些试验性的特性并未被放入 xml.dom.minidom 中，但大家并不会注意到这一点。
生成 DOM 对象很简单；只需：
清单 4: 在 XML 文件中创建 Python DOM 对象
from xml.dom.minidom import parse, parseString
dom1 = parse('mydata.xml') # parse an XML file by name
使用 DOM 对象是种非常直接的 OOP 模式的工作。然而，经常在无法立刻简单区分的层级（除了循环列举）中碰到许多类似清单的属性。例如，以下是一段普通的 DOM Python 代码片断：
清单 5: 通过 Python DOM 节点对象的迭代
for node in dom_node.childNodes:
if node.nodeName == '#text': # PCDATA is a kind of node,
PCDATA = node.nodeValue # but not a new subtag
elif node.nodeName == 'spam':
spam_node_list.append(node) # Create list of <spam> nodes
Python 标准说明文档中有一些更详细的 DOM 示例。我的早期文章中有关使用 DOM 对象的示例（请参阅参考资料）指出的方向仍然是正确的，但是文章发布后至今，一些方法和属性名称以更改，因此请查阅一下 Python 的说明文档。
模块： pyxie
pyxie 模块是在 Python 标准 XML 支持之上构建的，它为 XML 文档提供了附加的高级接口。pyxie 将完成两项基本操作：它将 XML 文档转换成一种更易于进行语法分析的基于行的格式；并且它提供了将 XML 文档当作可操作树处理的方法。pyxie 所使用的基于行的 PYX 格式是不受语言限制的，其工具适用于几种语言。总之，文档的 PYX 表示与其 XML 表示相比，更易于使用常见的基于行的文本处理工具进行处理，如 grep、sed、awk、bash、perl，或标准 python 模块，如 string 和 re。根据结果，从 XML 转换到 PYX 可能节省许多工作。
pyxie 将 XML 文档当作树处理的概念与 DOM 中的思路相似。由于 DOM 标准得到许多编程语言的广泛支持，那么如果 XML 文档的树型表示是必需的，大多数程序员会使用 DOM 标准而非 pyxie。
更多模块：xml_pickle 和 xml_objectify
我自行开发了处理 XML 的高级模块，称为 xml_pickle 和 xml_objectify。我还在其它地方写过许多类似模块（请参阅参考资料），在此不必做过多的介绍。当你“用 Python 思考”而不是“用 XML 思考”时，这些模块非常有用。特别是 xml_objectify 自身对程序员隐藏了几乎所有的 XML 线索，使您在程序中充分使用 Python “原始”对象。实际的 XML 数据格式几乎被抽象得不可见。同样，xml_pickle 使 Python 程序员以“原始” Python 对象开始，该对象的数据可以来源于任何源代码，然后把它们（连续地）放入其他用户以后可能需要的 XML 格式。
参考资料
如想获得处理 XML 的 Python 2.0+ 模块的详细说明文档，最佳起点是 Python 库参考大全中的结构化标记处理工具部分。请搜索所有文件名以 xml 开头的包。
Python XML 专门兴趣组是个提供讨论的论坛，同时提供使用 Python 处理 XML 的工具实现。而且，Python Software Foundation 维护着一系列专门兴趣组 (SIGs)，目标为“集中合作力量开发、提高或维护专门 Python 资源”。
在 Vaults of Parnassus XML 页面上有一个出色的 Python 代码和工具库。
请访问 Pyxie 主页，下载 Pyxie 和相关实用工具，并获得关于 Pyxie 和 PYX 的常见问题答案。
从 gnosis.cx/download/charming_python_1r.zip 获得文中提及和使用的文件 (quotations.dtd, sample.xml, try_sax.py, try_sax.pyc, try_xmllib.py)。
作者 David Mertz 文中提到的可爱的 Python 中两部分原文在 将 XML 和 Python 结合起来 （2000 年 6 月）和 DOM 的动态性（2000 年 7 月）。请参阅作者的可爱的 Python 专栏中的其他文章：
在 Python 下开发全文 indexer（2001 年 4 月）
Python 中的函数型编程，第 1 部分（2001 年 3 月）第 2 部分（2001 年 4 月）
获得版本 2.0（2001 年 2 月）
更新您的 Python 阅读清单（2001 年 2 月）
针对 .NET 的 JPython 和 Python 内部资源（2000 年 12 月）
Python 中的 TK 编程（2000 年 12 月）
直接快速的重新装载（2000 年 11 月）
Python 实施的内部资源（2000 年 10 月）
诅咒编程（2000 年 9 月）
Python 中的文本处理（2000 年 9 月）
使用状态机（2000 年 8 月）
我的第一个基于 Web 的过滤代理服务器（2000 年 7 月）
另见
XML 问题 #1: 将 XML 文档作为对象的“Python 化”处理 （2000 年 8 月）
XML 问题 #2: 将 XML 文档作为对象的“Python 化”处理 (II)（2000 年 8 月）
有关作者
David 认为愚蠢的结合是没脑子的妖怪所为，并在其写作中努力追求。可通过 mertz@gnosis.cx与 David 联系；他的精力完全投入在 http://gnosis.cx/publish/ 上。非常欢迎对过去的、这一篇或将来的专栏文章提出意见和建议。
文章来源于领测软件测试网 https://www.ltesting.net/
