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。
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)。
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
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。
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
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。
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+"
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)。
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
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
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:
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。
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。
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
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 [email protected]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。