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,XML 文档除了编码大多数类型的文本文件(或流文件),通常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)不仅有直接处理复杂数据结构的方法(通常使用类和属性),还有许多 XML 相关的模块可以帮助语法分析、处理和生成 XML。
关于 XML,要记住一个总体概念:可以验证或非验证方式处理 XML 文档。在以前的处理类型中,读取 XML 文档之前,必须先读取“文档类型定义”(DTD)。这种情况下,处理将总体计算 XML 文档的简单句型规则,还将计算 DTD 的特定语法约束。大多数情况下,使用非验证处理就可以了(通常运行更快,更适合程序) -- 我们相信文档创建者遵循文档范围的规则。在下面讨论的大多数模块都是非验证型;如果存在验证选项,则描述将指出。
中心资源库 (Vaults of Parnassus)(请参阅 参考资料)最近已成为查找 Python 资源的标准方法。可以在那个站点上找到所有以下讨论的模块(通过链接到各自模块所有者的站点)。特别地,可以在资源库中找到 PyXML 发行版,它是 tar 文件和 Win32 形式的安装程序。
XML-SIG 的成员执行了许多 -- 或大部分 -- 维护 Python 一部分 XML 工具的任务。与其它 Python SIG 一样,XML-SIG 要维护邮件发送列表、列表档案、有用的参考大权、文档、标准包和其它资源。阅读了本文中的概述后,最好从 XML-SIG Web 页面入手。
根据本文中讲述的特定重点,XML-SIG 维护了 PyXML 发行版。这个包包含了许多本文中讨论的模块,一些“入门”文档,一些演示代码和其它一些 XML-SIG 决定放入该发行版的东西。给定的包也许不会总是包含每个独立模块或工具的最新版本,但下载 PyXML 发行版是个好主意。以后,可以随时添加任何未包含的模块,或者已包含模块的新版本(以及许多 PyXML 发行版提供的服务所未包含的模块)。
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“不包括在标准发行版中”,Python 1.5.* 带有模块 [xmllib]。Python 1.6 也许结合了更多 XML-SIG 的成就,但它仍是测试版。[xmllib] 是一个非验证的低级语法分析器。[xmllib] 的工作方式是用应用程序覆盖 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。
作为正在使用的 [xmllib] 示例,PyXML 发行版包括一个叫做 '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文件)。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/词典)。
#-------------------- try_xmllib.py --------------------# import xmllib, string class QuotationParser(xmllib.XMLParser): """Crude xmllib extractor for quotations.dtd document""" def __init__(self): xmllib.XMLParser.__init__(self) self.thisquote = '' # quotation accumulator def handle_data(self, data): self.thisquote = self.thisquote + data def syntax_error(self, message): pass def start_quotations(self, attrs): # top level tag print '--- Begin Document ---' def start_quotation(self, attrs): print 'QUOTATION:' def end_quotation(self): print string.join(string.split(self.thisquote[:230]))+'...', print '('+str(len(self.thisquote))+' bytes)\n' self.thisquote = '' def unknown_starttag(self, tag, attrs): self.thisquote = self.thisquote + '{' def unknown_endtag(self, tag): self.thisquote = self.thisquote + '}' def unknown_charref(self, ref): self.thisquote = self.thisquote + '?' def unknown_entityref(self, ref): self.thisquote = self.thisquote + '#' if __name__ == '__main__': parser = QuotationParser() for c in open("sample.xml").read(): parser.feed(c) parser.close()
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PyXML 发行版包含了几个具有各种功能的附加语法分析模块。提供这些模块是为了对基本 [xmllib] 模块做一些改进。
[pyexpat] 是 GPL 方式的 XML 语法分析器工具箱 'expat' 的封装程序。'expat' 是用 C 语言写的库,这就意味着任何想要利用它的语言都可以使用它。'expat' 是非验证型,因此它比原来的 Python 语法分析器快很多。[sgmlop] 的目的与 [pyexpat] 相同。它也是非验证型,而且也用 C 语言编写。[pyexpat] 可以作为 MacOS 二进制使用,[sgmlop] 可以当作 Win32 二进制使用;但如果您需要使用不同的平台,那么就要用 C 编译器为您自己的平台构建模块。
[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。同样,[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构建在它之上 -- 将为您完成许多语法分析器的分类工作。在 PyXML 发行版中,[xml.sax.drivers] 包含许多语法分析器的瘦封装程序,包括所有那些已讨论过的、名称形式为 'drv_*.py' 的语法分析器。但是,一般使用高级 SAX 设施访问驱动器,该设施自动选择系统上“最佳”的可用语法分析器:
#------------- selecting the best parser ---------------# from xml.sax.saxext import * parser = XMLParserFactory.make_parser()
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以上,我们已提到 SAX 会自动选择要使用的语法分析器;但 SAX 是什么?一个较好的答案是:
“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(请参阅 参考资料)
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。定义语法分析器类,应用程序员将定义一个 'handler' 类,该类将注册所使用的语法分析器。必须定义四个 SAX 接口(每个接口都有几个方法):DocumentHandler、DTDHandler、EntityResolver 和 ErrorHandler。已提供了所有这些接口的基类,但大多数情况下,最简单的方法是继承 'HandlerBase',因为这个类继承了所有四个接口。可以不用考虑想要做什么。某些代码将帮助解释这一点;该样本执行与 [xmllib] 示例相同的任务。
#--------------------- try_sax.py ----------------------# import string from xml.sax import saxlib, saxexts class QuotationHandler(saxlib.HandlerBase): """Crude sax extractor for quotations.dtd document""" def __init__(self): self.in_quote = 0 self.thisquote = '' def startDocument(self): print '--- Begin Document ---' def startElement(self, name, attrs): if name == 'quotation': print 'QUOTATION:' self.in_quote = 1 else: self.thisquote = self.thisquote + '{' def endElement(self, name): if name == 'quotation': print string.join(string.split(self.thisquote[:230]))+'...', print '('+str(len(self.thisquote))+' bytes)\n' self.thisquote = '' self.in_quote = 0 else: self.thisquote = self.thisquote + '}' def characters(self, ch, start, length): if self.in_quote: self.thisquote = self.thisquote + ch[start:start+length] if __name__ == '__main__': parser = saxexts.XMLParserFactory.make_parser() handler = QuotationHandler() parser.setDocumentHandler(handler) parser.parseFile(open("sample.xml")) parser.close()
与 [xmllib] 相比,关于示例要注意两件小事:'parseFile()'/'parse()' 方法处理整个流/字符串,所以不必为语法分析器创建循环;向 'characters()' 提供了大量数据,自变量会指出数据的大小和位置以及传递的字符串。不要假设变量 'ch' 将以什么形式传送给 'characters()'。
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DOM 是一种 XML 文档的高级树型表示。该模型并非特定于 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 包是针对 SAX 构建的,并且包括在 PyXML 发行版中。由于篇幅关系,没有将代码样本加到本文中,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”(DOM) 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。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。
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[pyxie] 模块从 XML-SIG 构建到 PyXML 发行版之上,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 格式是独立于语言的,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]。
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“XML 语法分析器”这个叫法太笼统,也许还不太确切,实际上它是一种比较旧的工具,用于检查 XML 文档是否符合句法以及其结构是否完好(但对于 DTD 无效)。一个附加的实用程序类在进行检查时会产生一些小麻烦,它会让 HTML 文档通过检查(即使那些文档没有 XML 必需的结束标记)。这个模块的适用范围并不能覆盖 PyXML 发行版中的所有模块。但如果只想验证一些 XML 文档,那么设置和运行 XML 语法分析器还是很容易的。如果从命令行运行,则该模块将在 STDIN 上检查 XML 文档,甚至不用将它导入程序。这是最简单的做法。
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如同其它高级工具,xml_objects 构建在 SAX 之上。构建 xml_objects 的目的是将 XML 文档转换成一个两维网格表示,从而更易于在关系数据库中存储。