原文： http://eli.thegreenplace.net/2012/03/15/processing-xml-in-python-with-elementtree/
译者： TheLover_Z
当你需要解析和处理 XML 的时候，Python 表现出了它 “batteries included” 的一面。 标准库 中大量可用的模块和工具足以应对 Python 或者是 XML 的新手。
几个月前在 Python 核心开发者之间发生了一场 有趣的讨论 ，他们讨论了 Python 下可用的 XML 处理工具的优点，还有如何将它们最好的展示给用户看。这篇文章是我本人的拙作，我打算讲讲哪些工具比较好用还有为什么它们好用，当然，这篇文章也可以当作一个如何使用的基础教程来看。
这篇文章所使用的代码基于 Python 2.7，你稍微改动一下就可以在 Python 3.x 上面使用了。
应该使用哪个 XML 库？
Python 有非常非常多的工具来处理 XML。在这个部分我想对 Python 所提供的包进行一个简单的浏览，并且解释为什么 ElementTree 是你最应该用的那一个。
xml.dom.* 模块 － 是 W3C DOM API 的实现。如果你有处理 DOM API 的需要，那么这个模块适合你。注意：在 xml.dom 包里面有许多模块，注意它们之间的不同。
xml.sax.* 模块 － 是 SAX API 的实现。这个模块牺牲了便捷性来换取速度和内存占用。SAX 是一个基于事件的 API，这就意味着它可以“在空中”(on the fly)处理庞大数量的的文档，不用完全加载进内存(见注释1)。
xml.parser.expat － 是一个直接的，低级一点的基于 C 的 expat 的语法分析器(见注释2)。 expat 接口基于事件反馈，有点像 SAX 但又不太像，因为它的接口并不是完全规范于 expat 库的。
最后，我们来看看 xml.etree.ElementTree (以下简称 ET)。它提供了轻量级的 Python 式的 API ，它由一个 C 实现来提供。相对于 DOM 来说，ET 快了很多(见注释3)而且有很多令人愉悦的 API 可以使用。相对于 SAX 来说，ET 也有 ET.iterparse 提供了 “在空中” 的处理方式，没有必要加载整个文档到内存。ET 的性能的平均值和 SAX 差不多，但是 API 的效率更高一点而且使用起来很方便。我一会儿会给你们看演示。
我的建议 是尽可能的使用 ET 来处理 XML ，除非你有什么非常特别的需要。
ElementTree － 一个 API ，两种实现
ElementTree 生来就是为了处理 XML ，它在 Python 标准库中有两种实现。一种是纯 Python 实现例如 xml.etree.ElementTree ，另外一种是速度快一点的 xml.etree.cElementTree 。你要记住： 尽量使用 C 语言实现的那种，因为它速度更快，而且消耗的内存更少。如果你的电脑上没有 _elementtree(见注释4) 那么你需要这样做：
try:
import xml.etree.cElementTree as ET
except ImportError:
import xml.etree.ElementTree as ET
这是一个让 Python 不同的库使用相同 API 的一个比较常用的办法。还是那句话，你的编译环境和别人的很可能不一样，所以这样做可以防止一些莫名其妙的小问题。注意：从 Python 3.3 开始，你没有必要这么做了，因为 ElementTree 模块会自动寻找可用的 C 库来加快速度。所以只需要 importxml.etree.ElementTree 就可以了。但是在 3.3 正式推出之前，你最好还是使用我上面提供的那段代码。
将 XML 解析为树的形式
我们来讲点基础的。XML 是一种分级的数据形式，所以最自然的表示方法是将它表示为一棵树。ET 有两个对象来实现这个目的 － ElementTree 将整个 XML 解析为一棵树， Element 将单个结点解析为树。如果是整个文档级别的操作(比如说读，写，找到一些有趣的元素)通常用 ElementTree 。单个 XML 元素和它的子元素通常用 Element 。下面的例子能说明我刚才啰嗦的一大堆。(见注释5)
我们用这个 XML 文件来做例子：
<?xml version="1.0"?>
<doc>
<branch name="testing" hash="1cdf045c">
text,source
</branch>
<branch name="release01" hash="f200013e">
<sub-branch name="subrelease01">
xml,sgml
</sub-branch>
</branch>
<branch name="invalid">
</branch>
</doc>让我们加载并且解析这个 XML ：
>>> import xml.etree.cElementTree as ET
>>> tree = ET.ElementTree(file='doc1.xml')
然后抓根结点元素：
>>> tree.getroot()
<Element 'doc' at 0x11eb780>
和预期一样，root 是一个 Element 元素。我们可以来看看：
>>> root = tree.getroot()
>>> root.tag, root.attrib
('doc', {})
看吧，根元素没有任何状态(见注释6)。就像任何 Element 一样，它可以找到自己的子结点：
>>> for child_of_root in root:
... print child_of_root.tag, child_of_root.attrib
...
branch {'hash': '1cdf045c', 'name': 'testing'}
branch {'hash': 'f200013e', 'name': 'release01'}
branch {'name': 'invalid'}
我们也可以进入一个指定的子结点：
>>> root[0].tag, root[0].text
('branch', '\n text,source\n ')
找到我们感兴趣的元素
从上面的例子我们可以轻而易举的看到，我们可以用一个简单的递归获取 XML 中的任何元素。然而，因为这个操作比较普遍，ET 提供了一些有用的工具来简化操作.
Element 对象有一个 iter 方法可以对子结点进行深度优先遍历。 ElementTree 对象也有 iter 方法来提供便利。
>>> for elem in tree.iter():
... print elem.tag, elem.attrib
...
doc {}
branch {'hash': '1cdf045c', 'name': 'testing'}
branch {'hash': 'f200013e', 'name': 'release01'}
sub-branch {'name': 'subrelease01'}
branch {'name': 'invalid'}
遍历所有的元素，然后检验有没有你想要的。ET 可以让这个过程更便捷。 iter 方法接受一个标签名字，然后只遍历那些有指定标签的元素：
>>> for elem in tree.iter(tag='branch'):
... print elem.tag, elem.attrib
...
branch {'hash': '1cdf045c', 'name': 'testing'}
branch {'hash': 'f200013e', 'name': 'release01'}
branch {'name': 'invalid'}
来自 XPath 的帮助
为了寻找我们感兴趣的元素，一个更加有效的办法是使用 XPath 支持。 Element 有一些关于寻找的方法可以接受 XPath 作为参数。 find 返回第一个匹配的子元素， findall 以列表的形式返回所有匹配的子元素， iterfind 为所有匹配项提供迭代器。这些方法在 ElementTree 里面也有。
给出一个例子：
>>> for elem in tree.iterfind('branch/sub-branch'):
... print elem.tag, elem.attrib
...
sub-branch {'name': 'subrelease01'}
这个例子在 branch 下面找到所有标签为 sub-branch 的元素。然后给出如何找到所有的 branch 元素，用一个指定 name 的状态即可：
>>> for elem in tree.iterfind('branch[@name="release01"]'):
... print elem.tag, elem.attrib
...
branch {'hash': 'f200013e', 'name': 'release01'}
想要深入学习 XPath 的话，请看 这里 。
建立 XML 文档
ET 提供了建立 XML 文档和写入文件的便捷方式。 ElementTree 对象提供了 write 方法。
现在，这儿有两个常用的写 XML 文档的脚本。
修改文档可以使用 Element 对象的方法：
>>> root = tree.getroot()
>>> del root[2]
>>> root[0].set('foo', 'bar')
>>> for subelem in root:
... print subelem.tag, subelem.attrib
...
branch {'foo': 'bar', 'hash': '1cdf045c', 'name': 'testing'}
branch {'hash': 'f200013e', 'name': 'release01'}
我们在这里删除了根元素的第三个子结点，然后为第一个子结点增加新状态。然后这个树可以写回到文件中。
>>> import sys
>>> tree.write(sys.stdout) # ET.dump can also serve this purpose
<doc>
<branch foo="bar" hash="1cdf045c" name="testing">
text,source
</branch>
<branch hash="f200013e" name="release01">
<sub-branch name="subrelease01">
xml,sgml
</sub-branch>
</branch>
</doc>
注意状态的顺序和原文档的顺序不太一样。这是因为 ET 讲状态保存在无序的字典中。语义上来说，XML 并不关心顺序。
建立一个全新的元素也很容易。ET 模块提供了 SubElement 函数来简化过程：
>>> a = ET.Element('elem')
>>> c = ET.SubElement(a, 'child1')
>>> c.text = "some text"
>>> d = ET.SubElement(a, 'child2')
>>> b = ET.Element('elem_b')
>>> root = ET.Element('root')
>>> root.extend((a, b))
>>> tree = ET.ElementTree(root)
>>> tree.write(sys.stdout)
<root><elem><child1>some text</child1><child2 /></elem><elem_b /></root>
使用 iterparse 来处理 XML 流
就像我在文章一开头提到的那样，XML 文档通常比较大，所以将它们全部读入内存的库可能会有点儿小问题。这也是为什么我建议使用 SAX API 来替代 DOM 。
我们刚讲过如何使用 ET 来将 XML 读入内存并且处理。但它就不会碰到和 DOM 一样的内存问题么？当然会。这也是为什么这个包提供一个特殊的工具，用来处理大型文档，并且解决了内存问题，这个工具叫 iterparse 。
我给大家演示一个 iterparse 如何使用的例子。我用 自动生成 拿到了一个 XML 文档来进行说明。这只是开头的一小部分：
<?xml version="1.0" standalone="yes"?>
<site>
<regions>
<africa>
<item id="item0">
<location>United States</location> <!-- Counting locations -->
<quantity>1</quantity>
<name>duteous nine eighteen </name>
<payment>Creditcard</payment>
<description>
<parlist>
[...]我已经用注释标出了我要处理的元素，我们用一个简单的脚本来计数有多少 location 元素并且文本内容为“Zimbabwe”。这是用 ET.parse 的一个标准的写法：
tree = ET.parse(sys.argv[2])
count = 0
for elem in tree.iter(tag='location'):
if elem.text == 'Zimbabwe':
count += 1
print count
所有 XML 树中的元素都会被检验。当处理一个大约 100MB 的 XML 文件时，占用的内存大约是 560MB ，耗时 2.9 秒。
注意：我们并不需要在内存中加载整颗树。它检测我们需要的带特定值的 location 元素。其他元素被丢弃。这是 iterparse 的来源：
count = 0
for event, elem in ET.iterparse(sys.argv[2]):
if event == 'end':
if elem.tag == 'location' and elem.text == 'Zimbabwe':
count += 1
elem.clear() # discard the element
print count
这个循环遍历 iterparse 事件，检测“闭合的”(end)事件并且寻找 location 标签和指定的值。在这里 elem.clear() 是关键 － iterparse 仍然建立一棵树，只不过不需要全部加载进内存，这样做可以有效的利用内存空间(见注释7)。
处理同样的文件，这个脚本占用内存只需要仅仅的 7MB ，耗时 2.5 秒。速度的提升归功于生成树的时候只遍历一次。相比较来说， parse 方法首先建立了整个树，然后再次遍历来寻找我们需要的元素(所以慢了一点)。
结论
在 Python 众多处理 XML 的模块中， ElementTree 真是屌爆了。它将轻量，符合 Python 哲学的 API ，出色的性能完美的结合在了一起。所以说如果要处理 XML ，果断地使用它吧！
这篇文章简略地谈了谈 ET 。我希望这篇拙作可以抛砖引玉。
注释¶
注释1：和 DOM 不一样，DOM 将整个 XML 加载进内存并且允许随机访问任何深度地元素。
注释2： expat 是一个开源的用于处理 XML 的 C 语言库。Python 将它融合进自身。
注释3：Fredrik Lundh，是 ElementTree 的原作者，他提到了一些 基准 。
注释4：当我提到 _elementtree 的时候，我意思是 C 语言的 cElementTree._elementtree 扩展模块。
注释5：确定你手边有 模块手册 然后可以随时查阅我提到的方法和函数。
注释6： 状态 是一个意义太多的术语。Python 对象有状态，XML 元素也有状态。希望我能将它们表达的更清楚一点。
注释7：准确来说，树的根元素仍然存活。在某些情况下根结点非常大，你也可以丢弃它，但那需要多一点点代码。
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