Python全栈--7模块--random os sys time datetime hashlib pickle json requests xml

模块分为三种:

  • 自定义模块
  • 内置模块
  • 开源模块

一、安装第三方模块

# python 安装第三方模块 
# 加入环境变量 : 右键计算机---属性---高级设置---环境变量---path--分号+python的scripts路径 
(1) python管理工具 pip 
# python3 -m pip install requests  # 3版本安装 
  
 (2) 源码安装 
    解压  
    cmd 
    进到包路径 
    python setup.py install 

windows下安装第三方模块---报错

如果找不到pip命令可以去scripts目录下 
 安装报错                                                                                       
C:\Python35\Scripts                                                                     
λ pyip install django                                                                   
Fatal error in launcher: Unable to create process using '"'                             
                                                                                         
C:\Python35\Scripts                                                                     
λ pip install django                                                                    
Fatal error in launcher: Unable to create process using '"'  
  
解决 python -m pip install package 
  
C:\Python35\Scripts                                                                     
λ python -m pip install requests                                                        
Collecting requests                                                                     
  Downloading requests-2.10.0-py2.py3-none-any.whl (506kB)                              
    100% |████████████████████████████████| 507kB 144kB/s                               
Installing collected packages: requests                                                 
Successfully installed requests-2.10.0                                                 
You are using pip version 7.1.2, however version 8.1.2 is available.                    
You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command.                              
                                                                                         
C:\Python35\Scripts                                                                     
λ piython -m pip install django                                                         
Collecting django                                                                       
  Downloading Django-1.9.6-py2.py3-none-any.whl (6.6MB)                                 
    100% |████████████████████████████████| 6.6MB 64kB/s                                
Installing collected packages: django                                                   
Successfully installed django-1.9.6                                                    
You are using pip version 7.1.2, however version 8.1.2 is available.                    
You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command.    
                                                                                         
                                                  
C:\Python35\Scripts                                                                     
λ python3 -m pip install django                                                         
Collecting django                                                                       
  Using cached Django-1.9.6-py2.py3-none-any.whl                                        
Installing collected packages: django                                                   
Successfully installed django-1.9.6                                                    
You are using pip version 7.1.2, however version 8.1.2 is available.                    
You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command. 
windows下安装第三方模块报错

模块路径

#获取路径 
import sys 
for i in sys.path: 
    print(i) 
#输出结果: 
S:\Myproject 
S:\Python 3.5.1\python35.zip
S:\Python 3.5.1\DLLs 
S:\Python 3.5.1\lib                  #存放标准库 
S:\Python 3.5.1
S:\Python 3.5.1\lib\site-packages    #存放第三方库,扩充库 
  
#添加路径 
import sys 
import os 
pre_path = os.path.abspath('../') 
sys.path.append(pre_path) 

二、自定义模块(也就我们自己写的python代码)

模块的导入:

import module 
from module.xx.xx import xx 
from module.xx.xx import xx as rename  
from module.xx.xx import * 

模块导入之后的调用

第一种: 
from lib import account 
ret = account.login()  #  导入模块,这里方法调用必须用模块 
print(ret) 
第二种: 
from lib.account import login  #这里如果直接导入方法,需要包.模块 
ret = login() 
print(ret) 
第三种 
import lib.account  #如果是直接import 
ret = lib.account.login() #调用时候需要从头开始写 
print(ret) 
第四种: 
from lib.account import login as l  #as使用 
ret = l() 
print(ret) 
  
  
account 文件 
#!/usr/bin/env python 
# _*_ coding:utf-8 _*_ 
__author__ = 'liujianzuo'
  
def login(): 
    return "login"
  
def register(): 
    return "register"
  
def logout(): 
    return "logout" 

模块的默认查找路径

导入模块其实就是告诉Python解释器去解释那个py文件  

  • 导入一个py文件,解释器解释该py文件
  • 导入一个包,解释器解释该包下的 __init__.py 文件 【py2.7】

将某一个路径加入到环境变量

如果sys.path路径列表没有你想要的路径,可以通过 sys.path.append('路径') 添加。

# 将d盘写的一个脚本加入到sys路径 
import sys 
sys.path.append("D:") 
import buy 
ret = buy.fun() 
print(ret)<BR><BR> 

import sys 
import os 
  
pre_path = os.path.abspath('../') 
sys.path.append(pre_path) 

三、模块

random 模块(随机数)

import random 
  
print(random.random())          #用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 
print(random.randint(1,2))      #用于生成一个指定范围内的整数 
print(random.randrange(1,10))   #从指定范围内,按指定基数递增的集合中获取一个随机数 
print(random.uniform(1,10))     #用于生成一个指定范围内的随机符点数 
print(random.choice('nick'))    #从序列中获取一个随机元素 
li = ['nick','jenny','car',] 
random.shuffle(li)              #用于将一个列表中的元素打乱 
print(li) 
li_new = random.sample(li,2)    #从指定序列中随机获取指定长度的片断(从li中随机获取2个元素,作为一个片断返回) 
print(li_new) 

demo  利用random生成随机验证码:

import random 
temp = '' 
for i in range(4): 
    num = random.randrange(0,4) 
    if num == 0 or num == 3:        #一半的概率 
        rad2 = random.randrange(0,10) 
        temp = temp + str(rad2) 
    else: 
        rad1 = random.randrange(65,91) 
        c1 = chr(rad1) 
        temp = temp + c1 
print(temp) 

1、os 模块(用于提供系统级别的操作)

os.getcwd()                 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径 
os.chdir("dirname")         改变当前脚本工作目录;相当于shell下cd 
os.curdir                   返回当前目录: ('.') 
os.pardir                   获取当前目录的父目录字符串名:('..') 
os.makedirs('dir1/dir2')    可生成多层递归目录 
os.removedirs('dirname1')   若目录为空,则删除,并递归到上一级目录,如若也为空,则删除,依此类推 
os.mkdir('dirname')         生成单级目录;相当于shell中mkdir dirname 
os.rmdir('dirname')         删除单级空目录,若目录不为空则无法删除,报错;相当于shell中rmdir dirname 
os.listdir('dirname')       列出指定目录下的所有文件和子目录,包括隐藏文件,并以列表方式打印 
os.remove()                 删除一个文件 
os.rename("oldname","new")  重命名文件/目录 
os.stat('path/filename')    获取文件/目录信息 
os.sep                      操作系统特定的路径分隔符,win下为"\\",Linux下为"/" 
os.linesep                  当前平台使用的行终止符,win下为"\t\n",Linux下为"\n"
os.pathsep                  用于分割文件路径的字符串 
os.name                     字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
os.system("bash command")   运行shell命令,直接显示 
os.environ                  获取系统环境变量 
os.path.abspath(path)       返回path规范化的绝对路径 
os.path.split(path)         将path分割成目录和文件名二元组返回 
os.path.dirname(path)       返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素 
os.path.basename(path)      返回path最后的文件名。如何path以/或\结尾,那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素 
os.path.exists(path)        如果path存在,返回True;如果path不存在,返回False
os.path.isabs(path)         如果path是绝对路径,返回True
os.path.isfile(path)        如果path是一个存在的文件,返回True。否则返回False
os.path.isdir(path)         如果path是一个存在的目录,则返回True。否则返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]])  将多个路径组合后返回,第一个绝对路径之前的参数将被忽略 
os.path.getatime(path)      返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间 
os.path.getmtime(path)      返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间 

 

#!/usr/bin/env python 
# _*_ coding:utf-8 _*_ 

import os 
  
print(os.getcwd()) 
# 测是 chdir 切换目录,切换到上级目录 
# pwd =os.getcwd() 
# li = pwd.split("\\") 
# del li[-1] 
# pwd='\\'.join(li) 
# print(pwd) 
# os.chdir(pwd) 
# print(os.getcwd()) 
  
print(os.curdir) # 返回. 
a = os.pardir 
print(a)  # 返回是.. 
# os.makedirs("a/b/c") 
# os.makedirs("a/b")  #在本层目录下创建a/b 
# os.removedirs("a/b") # b为空,删除b后,a也为空,则都删除 否则哪级不为空就会报错 
# os.mkdir("b")  #创建目录 
# print(os.listdir('a/b')) #列出目录内一层的内容包括隐藏目录 
# os.remove('a/b/圣达菲.py') # 删除b下的文件 
# os.rmdir("b")# 删除空目录 否则报错 
# os.rename("a","b") # 重命名文件或者目录 
# print(os.stat("b")) #获取目录信息 
# print(os.sep) # 输出路径分隔符 linux / windows // 
# print(os.linesep) #输出当前平台使用的行终止符,win下为"\t\n",Linux下为"\n" 
# print(os.pathsep) #输出用于分割文件路径的字符串 
# print(os.name) #输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix' 
# os.system("ip ro") #必须在linux手动执行脚本 
# print(os.environ) #获取环境变量 
# print(os.path.abspath("b")) # # 获取b目录规范化的绝对路径 
# print(os.path.split("b")) #将传入的字符串路径分割成目录和文件名二元数组返回 ('', 'b') 
print(os.path.dirname("a/b")) #获取最后一个目录之前的路径 
print(os.path.exists('/b/c')) #判断是否存在 返回True 或者false 
print(os.path.basename('a/b/c')) #获取最后一层目录 
print(os.path.isabs('a/b/c')) #是否是绝对路径 
print(os.path.isfile('b/sss')) #最后一个名是否是文件 返回True 或者false 
print(os.path.isdir('a/b'))#最后一个名是否是目录 返回True 或者false 
print(os.path.join("a/b/c","b/b")) #a/b/c\b/b 
print(os.path.getatime("a/b/c")) 
print(os.path.getmtime("a/b/c")) 
os的demo
#!/usr/bin/env python 
# _*_ coding:utf-8 _*_ 

import os,sys 
dirname = input("input ur dir name:").strip() 
dir_path = os.getcwd() #获取当前脚本所在目录 
new_path = r"%s\%s"%(dir_path,dirname) #拼接输入名与目录路径 
if not os.path.exists(new_path): 
    os.mkdir(new_path) 
demo2
print(__doc__) # python文件的注释 三引号 注释必须在开头, 
  
print(__file__) #自身脚本文件加路径 
print(__package__) # 当前文件为None 
from s12_mokuai import s1 
print(s1.__package__) # 导入模块文件的文件: 则输出导入模块文件的所在目录 
  
# from s12_mokuai import s1 
# print(s1.__cached__) #导入的文件,则输出其缓存目录

print(__cached__)    #没有导入 当前文件的缓存为None, 

重点1 而 __name__的重要性不言而喻

当我们的程序只有一个入口的时候,如果加入if __name__ == "__main__": 那么我们程序主文件被导入的时候__name__的值是模块的名字,程序主程序是不执行的。

print(__name__) # 当执行该脚本时候输出为 __main__ 而当被导入的时候是其模块名称 

# 主文件
  # 调用主函数前,必须 if __name__ == "__main__":

重点2 __file__  #自身脚本文件加路径

  假如当前脚本所在目录还有一个目录,python里面称为包,而这个包下有好多模块,也就是py文件,我们如果想调用,怎么用呢??这就用到os模块的 三个方法basename dirname join 还有我们刚提到的__file__  还有 sys的path方法

import os,sys 
# print(os.getcwd()) 
print(os.path.dirname(__file__)) 
p1 = os.path.dirname(__file__) 
p2 = "bin"
new_dir = os.path.join(p1,p2) 
sys.path.append(new_dir) 

2、sys模块(用于提供对解释器相关的操作)

sys.argv           命令行参数List,第一个元素是程序本身路径 
sys.exit(n)        退出程序,正常退出时exit(0) 
sys.version        获取Python解释程序的版本信息 
sys.maxint         最大的Int值 
sys.path           返回模块的搜索路径,初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值 
sys.platform       返回操作系统平台名称 
sys.stdout.write('please:') 
val = sys.stdin.readline()[:-1] 

2.1 argv(将文件名和参数做成列表返回)

#!/usr/bin/env python 
# _*_ coding:utf-8 _*_ 
  
import sys 
print(sys.argv) 
  
saltstack_s:/share/py_test/s8 #  py s9_argv.py 9 9 9 9  
['s9_argv.py', '9', '9', '9', '9'] 
sys.stdout.write()

sys.stdout.flush()刷新屏幕缓存io

demo 进度条

import os,sys,time 
for i in range(101): 
    sys.stdout.write('\r%s %s%%' % ('#'*int(i/100*100),int(i/100*100))) 
    sys.stdout.flush() 
    # s+='#' 
    # print('%s %s%%' %(s,int(i/50*100))) 
    time.sleep(0.2) 
# for i in range(101):              #改进一下 
#    #显示进度条百分比  #号从1开始 空格从99递减 
#    hashes = '#' * int(i / 100.0 * 100) 
#    spaces = ' ' * (100 - len(hashes)) 
#    sys.stdout.write("\r[%s] %d%%" % (hashes + spaces, i)) 
#    sys.stdout.flush() 
#    time.sleep(0.05) 

3、时间模块time和datetime

时间相关的操作,时间有三种表示方式:

  • 时间戳              1970年1月1日之后的秒,即:time.time()
  • 格式化的字符串     2014-11-11 11:11,    即:time.strftime('%Y-%m-%d')
  • 结构化时间         元组包含了:年、日、星期等... time.struct_time    即:time.localtime()
import time 
print(time.time())                  #返回当前系统时间戳(1970年1月1日0时0分0秒开始) 
print(time.ctime())                 #输出Tue May 17 16:07:11 2016,当前系统时间 
print(time.ctime(time.time() - 86400))        #将时间戳转换为字符串格式 
print(time.gmtime(time.time() - 86400))      #将时间戳转换为struct_time格式 
print(time.localtime(time.time() - 86400))     #将时间戳转换为struct_time格式,返回本地时间 
print(time.mktime(time.localtime()))         #与time.localtime()功能相反,将struct_time格式转回成时间戳格式 
#time.sleep(5)                    #sleep停顿 
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.gmtime()))  #将struct_time格式转成指定的字符串格式 
print(time.strptime("2016-05-17","%Y-%m-%d"))   #将字符串格式转换成struct_time格式 
  
  
print("----------------------------------------------------------------") 
import datetime 
print(datetime.date.today())             #输出格式 2016-05-17 
print(datetime.date.fromtimestamp(time.time() - 86400)) #2016-05-16 将时间戳转成日期格式 
current_time = datetime.datetime.now() 
print(current_time)                 #输出2016-05-17 16:18:28.737561 
print(current_time.timetuple())          #返回struct_time格式 
print(current_time.replace(2008,8,8))         #输出2008-08-08 16:21:34.798203,返回当前时间,但指定的值将被替换 
  
str_to_date = datetime.datetime.strptime("28/7/08 11:20","%d/%m/%y %H:%M")  #将字符串转换成日期格式 
new_date = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=10)         #比现在加10天 
new_date = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=-10)       #比现在减10天 
new_date = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=-10)       #比现在减10小时 
new_date = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=120)      #比现在+120s 
print(new_date) 

4、hashlib

加密方式 3种: 
     1 对称加密 
           加密算法: 
                      DES:56位    2003 被电子边境委员会组织3个小时轻松破解所有des 
                      AES:128位  高级加密标准 
                      3DES:3次加密后的 
      2公钥加密 
              加密算法: 
                  RSA, EIGamal, DSA 
              应用场景    
                  1、密钥交换 
                  2、身份认证  
      3单向加密 
              加密算法 
              抽取数据特征码: 
                      MD5, SHA1, SHA512, CRC-32(循环冗余校验码) 
import hashlib 
  
# ######## md5 ######## 
hash = hashlib.md5() 
# help(hash.update) 
hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8')) 
print(hash.hexdigest()) 
print(hash.digest()) 
  
  
######## sha1 ######## 
  
hash = hashlib.sha1() 
hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8')) 
print(hash.hexdigest()) 
  
# ######## sha256 ######## 
  
hash = hashlib.sha256() 
hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8')) 
print(hash.hexdigest()) 
  
  
# ######## sha384 ######## 
  
hash = hashlib.sha384() 
hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8')) 
print(hash.hexdigest()) 
  
# ######## sha512 ######## 
  
hash = hashlib.sha512() 
hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8')) 
print(hash.hexdigest()) 
  
  
##### 加盐 ###### 
# ######## md5 ######## 
  
hash = hashlib.md5(bytes('898oaFs09f',encoding="utf-8")) 
hash.update(bytes('admin',encoding="utf-8")) 
print(hash.hexdigest()) 
  
#python内置还有一个 hmac 模块,它内部对我们创建 key 和 内容 进行进一步的处理然后再加密 
  
import hmac 
  
h = hmac.new(bytes('898oaFs09f',encoding="utf-8")) 
h.update(bytes('admin',encoding="utf-8")) 
print(h.hexdigest()) 

加密案例   登录  注册

#!/usr/bin/env python 
# _*_ coding:utf-8 _*_ 
__author__ = 'liujianzuo'
import hashlib 
  
def md5(arg): 
    """ 
  
    :param arg: 
    :return: 
    """
    obj = hashlib.md5(bytes("salt;%#%salt",encoding="utf-8")) #这里是输入的盐值  ##创建hash对象,md5:(message-Digest Algorithm 5)消息摘要算法,得出一个128位的密文 
    obj.update(bytes(arg,encoding="utf-8")) #更新哈希对象以字符串参数 其实就是你的铭文密码 
    return obj.hexdigest() 
  
def login(user,pwd): 
    with open("account.db","r",encoding="utf-8") as f: 
        for line in f: 
            u,p = line.split("|") 
            if u == user and p == md5(pwd): 
                return  True
            else: 
                return False
def register(user,pwd): 
    with open("account.db","a",encoding="utf-8") as f: 
        username = user 
        password = md5(pwd) 
        # print(password) 
        # print(type(password)) 
        # exit() 
        temp = username +"|"+ password 
        f.write(temp) 
        return True
  
def main(): 
    print(""" 
        1 登陆 
        2 注册 
    """) 
    chose = input("pls input ur choice:").strip() 
    chose = int(chose) 
    if chose == 1: 
        user = input("username:") 
        passwd = input("password:") 
  
        ret = login(user,passwd) 
        if ret: 
            print("login success") 
        else: 
            print("login error") 
    elif chose == 2: 
        user = input("register username:") 
        passwd = input("register password:") 
        ret = register(user,passwd) 
        if ret: 
            print("register success") 
        else: 
            print("register error") 
if __name__ == '__main__': 
    main() 

5、pickle和json

  • json      用于【字符串】和【python基本的数据类型】之间进行转换
  • pickle    用于【python特有的类型】和【python基本数据类型】间进行转换

 

  dump()函数接受一个文件句柄和一个数据对象作为参数,把数据对象以特定的格式保存 到给定的文件中。当我们使用load()函数从文件中取出已保存的对象时,pickle知道如何恢复这些对象到它们本来的格式。

  dumps()函数执行和dump() 函数相同的序列化。取代接受流对象并将序列化后的数据保存到磁盘文件,这个函数简单的返回序列化的数据。

  loads()函数执行和load() 函数一样的反序列化。取代接受一个流对象并去文件读取序列化后的数据,它接受包含序列化后的数据的str对象, 直接返回的对象。

ps dump 区别 存入文件

# _*_ coding:utf-8 _*_ 
__author__ = 'liujianzuo'
  
accounts = { 
    1000: { 
        'name':'Alex LI', 
        'email': 'lijie3721@126.com', 
        'passwd': 'abc123', 
        'balance': 15000, 
        'phone': 13651054608, 
        'bank_acc':{ 
            'ICBC':14324234, 
            'CBC' : 235234, 
            'ABC' : 35235423
        } 
    }, 
    1001: { 
        'name': 'CaiXin Guo', 
        'email': 'caixin@126.com', 
        'passwd': 'abc145323', 
        'balance': -15000, 
        'phone': 1345635345, 
        'bank_acc': { 
            'ICBC': 4334343, 
        } 
    }, 
} 
dumps dump 区别 存入文件

操作:

import pickle 
# dumps 直接传存储对象 
f = open("account.db","wb") 
f.write(pickle.dumps(accounts)) 
f.close() 
#dump除了传存储对象还有 打开的文件句柄 
f = open("account1.db","wb") 
pickle.dump(accounts,f) 
f.close() 

load loads 区别 这里注意文件指针 一次read 就到结尾

#!/usr/bin/env python 
# _*_ coding:utf-8 _*_ 
import pickle 
f = open("account.db","rb") 
  
acc = pickle.loads(f.read()) 
f.close() 
  
  
f = open("account1.db","rb") 
acc_load = pickle.load(f) 
print(acc_load) 

加载到内存修改后再存入文件 

#!/usr/bin/env python 
# _*_ coding:utf-8 _*_ 
__author__ = 'liujianzuo'
import pickle 
f = open("account.db","rb") 
  
acc = pickle.loads(f.read()) 
f.close() 
  
acc[1000]['balance'] -=500
  
f = open("account.db","wb") 
f.write(pickle.dumps(acc)) 
f.close() 
  
f = open("account.db","rb") 
  
acc = pickle.loads(f.read()) 
print(acc) 
f.close() 

6、json序列化

loads 方法  将传过来的字符串(长得像python的字典或者列表数据类型)序列化成字典或者列表

  注意:其调用的内部必须是双引号,json不识别单引号,而且整个字符串必须被单引号或者双引号引起来

dumps 方法 将python数据类型列表或者字典转换成形似字典或者列表的字符串

n = {'status': '1000', 'data': 'invilad'}
m = [1, 2, 3]
ret1 = json.dumps(n)  # dumps 将python数据类型列表或字典转换成形似列表或者字典的字符串
print(ret1,type(ret1))  # {"data": "invilad", "status": "1000"} <class 'str'>
ret1 = json.dumps(m)
print(ret1,type(ret1)) # [1, 2, 3] <class 'str'>

dump 和 load 的方法

n = {'status': '1000', 'data': 'invilad'} 
m = [1, 2, 3] 
# dump 功能就是 先转换为字符串,再写入文件 
json.dump(n,open("db",'w')) 
# load 功能就是 读取文件字符串 并转化为python数据类型 
r = json.load(open("db",'r')) 
print(r,type(r)) 

重点 : 我们接收的网页请求过来是字符串或者字节

from urllib import request 
  
f = request.urlopen("http://www.cnblogs.com/") 
# f = request.urlopen("http://yujuanfudan.blog.163.com/") 
ret = f.read() 
print(type(ret)) 
print(str(ret,encoding="utf-8")) 

7、request 第三方模块

发送get请求

import urllib.request
f=urllib.request.urlopen
('http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508')
result = f.read().decode('utf-8')

发送携带请求头的get请求

import urllib.request

req = urllib.request.Request('http://www.example.com/')
req.add_header('Referer', 'http://www.python.org/')
r = urllib.request.urlopen(req)

result = f.read().decode('utf-8')

模块的使用

# 1、无参数实例
 
import requests
 
ret = requests.get('https://github.com/timeline.json')
 
print(ret.url)
print(ret.text)
 
 
 
# 2、有参数实例
 
import requests
 
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
ret = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload)
 
print(ret.url)
print(ret.text)
GET请求
# 1、基本POST实例
 
import requests
 
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
ret = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload)
 
print(ret.text)
 
 
# 2、发送请求头和数据实例
 
import requests
import json
 
url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
payload = {'some': 'data'}
headers = {'content-type': 'application/json'}
 
ret = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers)
 
print(ret.text)
print(ret.cookies)
POST请求
requests.get(url, params=None, **kwargs)
requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs)
requests.put(url, data=None, **kwargs)
requests.head(url, **kwargs)
requests.delete(url, **kwargs)
requests.patch(url, data=None, **kwargs)
requests.options(url, **kwargs)
 
# 以上方法均是在此方法的基础上构建
requests.request(method, url, **kwargs)
其他请求

Http请求和xml实例

demo 1检测QQ账号是否在线

import urllib
import requests
from xml.etree import ElementTree as ET

# 使用内置模块urllib发送HTTP请求,或者XML格式内容
"""
f = urllib.request.urlopen('http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508')
result = f.read().decode('utf-8')
"""


# 使用第三方模块requests发送HTTP请求,或者XML格式内容
r = requests.get('http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508')
result = r.text

# 解析XML格式内容
node = ET.XML(result)

# 获取内容
if node.text == "Y":
    print("在线")
else:
    print("离线")
检测QQ是否在线

demo 2 检测火车停靠信息

import urllib
import requests
from xml.etree import ElementTree as ET

# 使用内置模块urllib发送HTTP请求,或者XML格式内容
"""
f = urllib.request.urlopen('http://www.webxml.com.cn/WebServices/TrainTimeWebService.asmx/getDetailInfoByTrainCode?TrainCode=G666&UserID=')
result = f.read().decode('utf-8')
"""

# 使用第三方模块requests发送HTTP请求,或者XML格式内容
r = requests.get('http://www.webxml.com.cn/WebServices/TrainTimeWebService.asmx/getDetailInfoByTrainCode?TrainCode=G666&UserID=')
result = r.text

# 解析XML格式内容
root = ET.XML(result)
for node in root.iter('TrainDetailInfo'):
    print(node.find('TrainStation').text,node.find('StartTime').text,node.tag,node.attrib)
View Code

8、XML模块

课上练习:

<data> 
    <country name="Liechtenstein"> 
        <rank updated="yes">2</rank> 
        <year>2023</year> 
        <gdppc>141100</gdppc> 
        <neighbor direction="E" name="Austria" /> 
        <neighbor direction="W" name="Switzerland" /> 
    </country> 
    <country name="Singapore"> 
        <rank updated="yes">5</rank> 
        <year>2026</year> 
        <gdppc>59900</gdppc> 
        <neighbor direction="N" name="Malaysia" /> 
    </country> 
    <country name="Panama"> 
        <rank updated="yes">69</rank> 
        <year>2026</year> 
        <gdppc>13600</gdppc> 
        <neighbor direction="W" name="Costa Rica" /> 
        <neighbor direction="E" name="Colombia" /> 
    </country> 
</data> 

操作上述代码

# 第一种,这种修改不了xml文件的内容
# 循环获取多级节点 标签
import requests
from xml.etree import ElementTree as ET
# f = open("first.xml","r",encoding="utf-8")
# ret = ET.XML(f.read())
#
# for node in ret:
#     print(node.find("rank").text) # find的查找值一定要是 有text的内容的标签
#
#     # for node_node in node:
    #     for node__ in node_node:
    #         print(node__.find("rank"))
# for node in ret.iter("country"):
#     print(node.find("year").text)

8.1、解析XML

from xml.etree import ElementTree as ET


# 打开文件,读取XML内容
str_xml = open('xo.xml', 'r').read()

# 将字符串解析成xml特殊对象,root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)
利用ElementTree.XML将字符串解析成xml对象
from xml.etree import ElementTree as ET

# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")

# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()
利用ElementTree.parse将文件直接解析成xml对象
# 解析xml
    # 1 接口url 请求get获得的字符串类型 XML
            # import requests
            # from xml.etree import ElementTree as ET
            # r = requests.get("http://www.webxml.com.cn/WebServices/TrainTimeWebService.asmx/getDetailInfoByTrainCode?TrainCode=K234&UserID=")
            # result = r.text
            # # 将 请求的字符串结果 通过xml的模块的方法转换成xml格式
            # ret = ET.XML(result)
            # ==============分隔符====如下是文件句柄 读取的字符串
            # from xml.etree import ElementTree as ET
            # f = open("first.xml","r",encoding="utf-8")
            # ret = ET.XML(f.read())
            #
            # 对于 上面的这种 是Element对象,而不是ElementTree对象,因此不能够write到文件,但是
            #我们可以 先创建ElementTree对象
            # tree = ElementTree(ret) #将ret这个Element对象对应的内存的xml字符串 传给ElementTree类  做成ElementTree对象
            # tree.write("new.xml")
    # 2 文件类型的xml文档   parse
            #from xml.etree import ElementTree as ET
            # n = ET.parse("first.xml")
            #
            # ret = n.getroot()  # getroot方法拿到根节点

            # son = ET.Element("Biaoqian2",{"key":"value"})
            # son.text="zhi"
            # ele1 = ET.Element("qq",key2="value2", )
            # ele1.text="woshizhi"
            # ret.append(son)
            # son.append(ele1)
            # n.write("out2.xml")
课上总结,xml解析和保存的方式

8.2、操作xml

class Element:
    """An XML element.

    This class is the reference implementation of the Element interface.

    An element's length is its number of subelements.  That means if you
    want to check if an element is truly empty, you should check BOTH
    its length AND its text attribute.

    The element tag, attribute names, and attribute values can be either
    bytes or strings.

    *tag* is the element name.  *attrib* is an optional dictionary containing
    element attributes. *extra* are additional element attributes given as
    keyword arguments.

    Example form:
        <tag attrib>text<child/>...</tag>tail

    """

    当前节点的标签名
    tag = None
    """The element's name."""

    当前节点的属性

    attrib = None
    """Dictionary of the element's attributes."""

    当前节点的内容
    text = None
    """
    Text before first subelement. This is either a string or the value None.
    Note that if there is no text, this attribute may be either
    None or the empty string, depending on the parser.

    """

    tail = None
    """
    Text after this element's end tag, but before the next sibling element's
    start tag.  This is either a string or the value None.  Note that if there
    was no text, this attribute may be either None or an empty string,
    depending on the parser.

    """

    def __init__(self, tag, attrib={}, **extra):
        if not isinstance(attrib, dict):
            raise TypeError("attrib must be dict, not %s" % (
                attrib.__class__.__name__,))
        attrib = attrib.copy()
        attrib.update(extra)
        self.tag = tag
        self.attrib = attrib
        self._children = []

    def __repr__(self):
        return "<%s %r at %#x>" % (self.__class__.__name__, self.tag, id(self))

    def makeelement(self, tag, attrib):
        创建一个新节点
        """Create a new element with the same type.

        *tag* is a string containing the element name.
        *attrib* is a dictionary containing the element attributes.

        Do not call this method, use the SubElement factory function instead.

        """
        return self.__class__(tag, attrib)

    def copy(self):
        """Return copy of current element.

        This creates a shallow copy. Subelements will be shared with the
        original tree.

        """
        elem = self.makeelement(self.tag, self.attrib)
        elem.text = self.text
        elem.tail = self.tail
        elem[:] = self
        return elem

    def __len__(self):
        return len(self._children)

    def __bool__(self):
        warnings.warn(
            "The behavior of this method will change in future versions.  "
            "Use specific 'len(elem)' or 'elem is not None' test instead.",
            FutureWarning, stacklevel=2
            )
        return len(self._children) != 0 # emulate old behaviour, for now

    def __getitem__(self, index):
        return self._children[index]

    def __setitem__(self, index, element):
        # if isinstance(index, slice):
        #     for elt in element:
        #         assert iselement(elt)
        # else:
        #     assert iselement(element)
        self._children[index] = element

    def __delitem__(self, index):
        del self._children[index]

    def append(self, subelement):
        为当前节点追加一个子节点
        """Add *subelement* to the end of this element.

        The new element will appear in document order after the last existing
        subelement (or directly after the text, if it's the first subelement),
        but before the end tag for this element.

        """
        self._assert_is_element(subelement)
        self._children.append(subelement)

    def extend(self, elements):
        为当前节点扩展 n 个子节点
        """Append subelements from a sequence.

        *elements* is a sequence with zero or more elements.

        """
        for element in elements:
            self._assert_is_element(element)
        self._children.extend(elements)

    def insert(self, index, subelement):
        在当前节点的子节点中插入某个节点,即:为当前节点创建子节点,然后插入指定位置
        """Insert *subelement* at position *index*."""
        self._assert_is_element(subelement)
        self._children.insert(index, subelement)

    def _assert_is_element(self, e):
        # Need to refer to the actual Python implementation, not the
        # shadowing C implementation.
        if not isinstance(e, _Element_Py):
            raise TypeError('expected an Element, not %s' % type(e).__name__)

    def remove(self, subelement):
        在当前节点在子节点中删除某个节点
        """Remove matching subelement.

        Unlike the find methods, this method compares elements based on
        identity, NOT ON tag value or contents.  To remove subelements by
        other means, the easiest way is to use a list comprehension to
        select what elements to keep, and then use slice assignment to update
        the parent element.

        ValueError is raised if a matching element could not be found.

        """
        # assert iselement(element)
        self._children.remove(subelement)

    def getchildren(self):
        获取所有的子节点(废弃)
        """(Deprecated) Return all subelements.

        Elements are returned in document order.

        """
        warnings.warn(
            "This method will be removed in future versions.  "
            "Use 'list(elem)' or iteration over elem instead.",
            DeprecationWarning, stacklevel=2
            )
        return self._children

    def find(self, path, namespaces=None):
        获取第一个寻找到的子节点
        """Find first matching element by tag name or path.

        *path* is a string having either an element tag or an XPath,
        *namespaces* is an optional mapping from namespace prefix to full name.

        Return the first matching element, or None if no element was found.

        """
        return ElementPath.find(self, path, namespaces)

    def findtext(self, path, default=None, namespaces=None):
        获取第一个寻找到的子节点的内容
        """Find text for first matching element by tag name or path.

        *path* is a string having either an element tag or an XPath,
        *default* is the value to return if the element was not found,
        *namespaces* is an optional mapping from namespace prefix to full name.

        Return text content of first matching element, or default value if
        none was found.  Note that if an element is found having no text
        content, the empty string is returned.

        """
        return ElementPath.findtext(self, path, default, namespaces)

    def findall(self, path, namespaces=None):
        获取所有的子节点
        """Find all matching subelements by tag name or path.

        *path* is a string having either an element tag or an XPath,
        *namespaces* is an optional mapping from namespace prefix to full name.

        Returns list containing all matching elements in document order.

        """
        return ElementPath.findall(self, path, namespaces)

    def iterfind(self, path, namespaces=None):
        获取所有指定的节点,并创建一个迭代器(可以被for循环)
        """Find all matching subelements by tag name or path.

        *path* is a string having either an element tag or an XPath,
        *namespaces* is an optional mapping from namespace prefix to full name.

        Return an iterable yielding all matching elements in document order.

        """
        return ElementPath.iterfind(self, path, namespaces)

    def clear(self):
        清空节点
        """Reset element.

        This function removes all subelements, clears all attributes, and sets
        the text and tail attributes to None.

        """
        self.attrib.clear()
        self._children = []
        self.text = self.tail = None

    def get(self, key, default=None):
        获取当前节点的属性值
        """Get element attribute.

        Equivalent to attrib.get, but some implementations may handle this a
        bit more efficiently.  *key* is what attribute to look for, and
        *default* is what to return if the attribute was not found.

        Returns a string containing the attribute value, or the default if
        attribute was not found.

        """
        return self.attrib.get(key, default)

    def set(self, key, value):
        为当前节点设置属性值
        """Set element attribute.

        Equivalent to attrib[key] = value, but some implementations may handle
        this a bit more efficiently.  *key* is what attribute to set, and
        *value* is the attribute value to set it to.

        """
        self.attrib[key] = value

    def keys(self):
        获取当前节点的所有属性的 key

        """Get list of attribute names.

        Names are returned in an arbitrary order, just like an ordinary
        Python dict.  Equivalent to attrib.keys()

        """
        return self.attrib.keys()

    def items(self):
        获取当前节点的所有属性值,每个属性都是一个键值对
        """Get element attributes as a sequence.

        The attributes are returned in arbitrary order.  Equivalent to
        attrib.items().

        Return a list of (name, value) tuples.

        """
        return self.attrib.items()

    def iter(self, tag=None):
        在当前节点的子孙中根据节点名称寻找所有指定的节点,并返回一个迭代器(可以被for循环)。
        """Create tree iterator.

        The iterator loops over the element and all subelements in document
        order, returning all elements with a matching tag.

        If the tree structure is modified during iteration, new or removed
        elements may or may not be included.  To get a stable set, use the
        list() function on the iterator, and loop over the resulting list.

        *tag* is what tags to look for (default is to return all elements)

        Return an iterator containing all the matching elements.

        """
        if tag == "*":
            tag = None
        if tag is None or self.tag == tag:
            yield self
        for e in self._children:
            yield from e.iter(tag)

    # compatibility
    def getiterator(self, tag=None):
        # Change for a DeprecationWarning in 1.4
        warnings.warn(
            "This method will be removed in future versions.  "
            "Use 'elem.iter()' or 'list(elem.iter())' instead.",
            PendingDeprecationWarning, stacklevel=2
        )
        return list(self.iter(tag))

    def itertext(self):
        在当前节点的子孙中根据节点名称寻找所有指定的节点的内容,并返回一个迭代器(可以被for循环)。
        """Create text iterator.

        The iterator loops over the element and all subelements in document
        order, returning all inner text.

        """
        tag = self.tag
        if not isinstance(tag, str) and tag is not None:
            return
        if self.text:
            yield self.text
        for e in self:
            yield from e.itertext()
            if e.tail:
                yield e.tail
节点功能一览表

由于 每个节点 都具有以上的方法,并且在上一步骤中解析时均得到了root(xml文件的根节点),so   可以利用以上方法进行操作xml文件。

解析文件方法

  1 先open文件获得文件句柄 ,然后通过ElementTree.XML方法

  2 ElementTree.parse(file_name)

a. 遍历XML文档的所有内容

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析方式一 ############
"""
# 打开文件,读取XML内容
str_xml = open('xo.xml', 'r').read()

# 将字符串解析成xml特殊对象,root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)
"""
############ 解析方式二 ############

# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")

# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()


### 操作

# 顶层标签
print(root.tag)


# 遍历XML文档的第二层
for child in root:
    # 第二层节点的标签名称和标签属性
    print(child.tag, child.attrib)
    # 遍历XML文档的第三层
    for i in child:
        # 第二层节点的标签名称和内容
        print(i.tag,i.text)
两种解析文件方式,遍历xml文档所有内容

b、遍历XML中指定的节点

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析方式一 ############
"""
# 打开文件,读取XML内容
str_xml = open('xo.xml', 'r').read()

# 将字符串解析成xml特殊对象,root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)
"""
############ 解析方式二 ############

# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")

# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()


### 操作

# 顶层标签
print(root.tag)


# 遍历XML中所有的year节点
for node in root.iter('year'):
    # 节点的标签名称和内容
    print(node.tag, node.text)
两种解析文件的方式,遍历xml中指定的节点

c、修改节点内容

由于修改的节点时,均是在内存中进行,其不会影响文件中的内容。所以,如果想要修改,则需要重新将内存中的内容写到文件

  1  解析字符串方式,修改,保存

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析方式一 ############

# 打开文件,读取XML内容
str_xml = open('xo.xml', 'r').read()

# 将字符串解析成xml特殊对象,root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)

############ 操作 ############

# 顶层标签
print(root.tag)

# 循环所有的year节点
for node in root.iter('year'):
    # 将year节点中的内容自增一
    new_year = int(node.text) + 1
    node.text = str(new_year)

    # 设置属性
    node.set('name', 'alex')
    node.set('age', '18')
    # 删除属性
    del node.attrib['name']


############ 保存文件 ############
因为root是ElementTree.Element对象,没有write方法,只有ElementTree有write方法,可以将root对应的内存地址内容传给ElementTree,实例化成ElementTree对象,就有write方法了


tree = ET.ElementTree(root)
tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8') #如果更改内容有中文就需要指定编码了
以open文件句柄方式打开文件并解析的文件,要最后生成ElementTree对象才能write

  2  解析文件方式,修改,保存

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析方式二 ############

# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")

# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()

############ 操作 ############

# 顶层标签
print(root.tag)

# 循环所有的year节点
for node in root.iter('year'):
    # 将year节点中的内容自增一
    new_year = int(node.text) + 1
    node.text = str(new_year)

    # 设置属性
    node.set('name', 'alex')
    node.set('age', '18')
    # 删除属性
    del node.attrib['name']


############ 保存文件 ############
tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')
  
而以parse打开的文件,就是ElementTree对象,就有write方法

d、删除节点 

  1 解析字符串方式打开,删除,保存

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析字符串方式打开 ############

# 打开文件,读取XML内容
str_xml = open('xo.xml', 'r').read()

# 将字符串解析成xml特殊对象,root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)

############ 操作 ############

# 顶层标签
print(root.tag)

# 遍历data下的所有country节点
for country in root.findall('country'):
    # 获取每一个country节点下rank节点的内容
    rank = int(country.find('rank').text)

    if rank > 50:
        # 删除指定country节点
        root.remove(country)

############ 保存文件 ############
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')
Element对象的remove方法 以 open方式打开如何保存

  2 解析文件方式打开,删除,保存

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析文件方式 ############

# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")

# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()

############ 操作 ############

# 顶层标签
print(root.tag)

# 遍历data下的所有country节点
for country in root.findall('country'):
    # 获取每一个country节点下rank节点的内容
    rank = int(country.find('rank').text)

    if rank > 50:
        # 删除指定country节点
        root.remove(country)

############ 保存文件 ############
tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')
Element对象 remove 方法 以parse方法打开xml文件保存方法

创建 xml 文档(类型str 等类 创建字符串有两种方式生成  a = 'name'  a = str("name"))

创建方式(一)  类 Element(标签,{属性:值})

from xml.etree import ElementTree as ET


# 创建根节点
root = ET.Element("famliy")


# 创建节点大儿子
son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'})
# 创建小儿子
son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'})

# 在大儿子中创建两个孙子
grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'})
grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'})
son1.append(grandson1)
son1.append(grandson2)


# 把儿子添加到根节点中
root.append(son1)
root.append(son1)

tree = ET.ElementTree(root)
tree.write('oooo.xml',encoding='utf-8', short_empty_elements=False)
Element 创建xml方式
#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_


from xml.etree import ElementTree as ET
tree = ET.parse("first.xml")  # 直接解析xml格式文件

root = tree.getroot() #利用getroot方法获取根节点
# print(root.tag)
# print(root.attrib)
# print(root.text)

# 同 字符串创建的两种方式来看 xml也有两种方式创建
#2 利用 Element类直接创建  ======
son = ET.Element("Biaoqian2",{"key":"value"})
son.text="zhi"
ele1 = ET.Element("qq",key2="value2", )
ele1.text="woshizhi"
root.append(son)
son.append(ele1)
tree.write("out2.xml")
在已有文件获取根节点情况 利用Element创建 二级三级节点

创建方式(二)

from xml.etree import ElementTree as ET

# 创建根节点
root = ET.Element("famliy")


# 创建大儿子
# son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'})
son1 = root.makeelement('son', {'name': '儿1'})
# 创建小儿子
# son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'})
son2 = root.makeelement('son', {"name": '儿2'})

# 在大儿子中创建两个孙子
# grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'})
grandson1 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿11'})
# grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'})
grandson2 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿12'})

son1.append(grandson1)
son1.append(grandson2)


# 把儿子添加到根节点中
root.append(son1)
root.append(son1)

tree = ET.ElementTree(root)
tree.write('oooo.xml',encoding='utf-8', short_empty_elements=False)
利用 makeelement创建 Element类的对象 创建一个新文件
from xml.etree import ElementTree as ET
tree = ET.parse("first.xml")  # 直接解析xml格式文件

root = tree.getroot() #利用getroot方法获取根节点
print(root.tag)
print(root.attrib)
print(root.text)

# 同 字符串创建的两种方式来看 xml也有两种方式创建
# 
# 1 利用 makeelement创建 Element类的对象  =====
son = root.makeelement("biaoqian",{"key":"value"})

s = son.makeelement("biaoqian2",{"key2":"value"})  #Element类的对象

son.append(s) #传入根的儿子的儿子
root.append(son)  # 传入根节点下,作为儿子

tree.write("out.xml")
已有文件first.xml 利用 makeelement创建 Element类的对象

创建方式(三)

from xml.etree import ElementTree as ET


# 创建根节点
root = ET.Element("famliy")


# 创建节点大儿子
son1 = ET.SubElement(root, "son", attrib={'name': '儿1'})
# 创建小儿子
son2 = ET.SubElement(root, "son", attrib={"name": "儿2"})

# 在大儿子中创建一个孙子
grandson1 = ET.SubElement(son1, "age", attrib={'name': '儿11'})
grandson1.text = '孙子'


et = ET.ElementTree(root)  #生成文档对象
et.write("test.xml", encoding="utf-8", xml_declaration=True, short_empty_elements=False)
SubElement创建

将生成的xml的标签加缩进后写入新文件

由于原生保存的XML时默认无缩进,如果想要设置缩进的话, 需要修改保存方式:

from xml.etree import ElementTree as ET
from xml.dom import minidom


def prettify(elem):
    """将节点转换成字符串,并添加缩进。
    """
    rough_string = ET.tostring(elem, 'utf-8')
    reparsed = minidom.parseString(rough_string)
    return reparsed.toprettyxml(indent="\t")

# 创建根节点
root = ET.Element("famliy")


# 创建大儿子
# son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'})
son1 = root.makeelement('son', {'name': '儿1'})
# 创建小儿子
# son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'})
son2 = root.makeelement('son', {"name": '儿2'})

# 在大儿子中创建两个孙子
# grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'})
grandson1 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿11'})
# grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'})
grandson2 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿12'})

son1.append(grandson1)
son1.append(grandson2)


# 把儿子添加到根节点中
root.append(son1)
root.append(son1)


raw_str = prettify(root)

f = open("xxxoo.xml",'w',encoding='utf-8')
f.write(raw_str)
f.close()
Element 生成根 各节点 并传入给处理标签的函数,并将返回对象写入文件

函数封装了 缩进和写入文件的功能

from xml.etree import ElementTree as ET
from xml.dom import minidom

def MyWrite(root, file_path):

    rough_string = ET.tostring(root, 'utf-8')
    reparsed = minidom.parseString(rough_string)
    new_str = reparsed.toprettyxml(indent="\t")
    f = open(file_path, 'w', encoding='utf-8')
    f.write(new_str)
    f.close()

root = ET.Element('family', {"age": "18"})

# son = ET.Element('family', {"age": "18"})
# son = root.makeelement('family', {"age": "18"})
# root.append(son)
ET.SubElement(root,'family', {"age": "19"})
son = ET.SubElement(root,'family', {"age": "十一"})
ET.SubElement(son,'family', {"age": "1"})

# tree = ET.ElementTree(root)
# tree.write("out.xml", encoding='utf-8', short_empty_elements=False)
# tree.write("out.xml", encoding='utf-8', xml_declaration=True)
# ET.tostring()

MyWrite(root, "nnnnn.xml")
传入 xml对象 和文件

命名空间

from xml.etree import ElementTree as ET 
  
ET.register_namespace('com',"http://www.company.com") #some name 
  
# build a tree structure 
root = ET.Element("{http://www.company.com}STUFF") 
body = ET.SubElement(root, "{http://www.company.com}MORE_STUFF", attrib={"{http://www.company.com}hhh": "123"}) 
body.text = "STUFF EVERYWHERE!"
  
# wrap it in an ElementTree instance, and save as XML 
tree = ET.ElementTree(root) 
  
tree.write("page.xml", 
           xml_declaration=True, 
           encoding='utf-8', 
           method="xml") 
命名冲突
在 XML 中,元素名称是由开发者定义的,当两个不同的文档使用相同的元素名时,就会发生命名冲突。
这个 XML 文档携带着某个表格中的信息:
<table>
   <tr>
   <td>Apples</td>
   <td>Bananas</td>
   </tr>
</table>
这个 XML 文档携带有关桌子的信息(一件家具):
<table>
   <name>African Coffee Table</name>
   <width>80</width>
   <length>120</length>
</table>
假如这两个 XML 文档被一起使用,由于两个文档都包含带有不同内容和定义的 <table> 元素,就会发生命名冲突。
XML 解析器无法确定如何处理这类冲突。
使用前缀来避免命名冲突
此文档带有某个表格中的信息:
<h:table>
   <h:tr>
   <h:td>Apples</h:td>
   <h:td>Bananas</h:td>
   </h:tr>
</h:table>
此 XML 文档携带着有关一件家具的信息:
<f:table>
   <f:name>African Coffee Table</f:name>
   <f:width>80</f:width>
   <f:length>120</f:length>
</f:table>
现在,命名冲突不存在了,这是由于两个文档都使用了不同的名称来命名它们的 <table> 元素 (<h:table> 和 <f:table>)。
通过使用前缀,我们创建了两种不同类型的 <table> 元素。
使用命名空间(Namespaces)
这个 XML 文档携带着某个表格中的信息:
<h:table xmlns:h="http://www.w3.org/TR/html4/">
   <h:tr>
   <h:td>Apples</h:td>
   <h:td>Bananas</h:td>
   </h:tr>
</h:table>
此 XML 文档携带着有关一件家具的信息:
<f:table xmlns:f="http://www.w3school.com.cn/furniture">
   <f:name>African Coffee Table</f:name>
   <f:width>80</f:width>
   <f:length>120</f:length>
</f:table>
与仅仅使用前缀不同,我们为 <table> 标签添加了一个 xmlns 属性,这样就为前缀赋予了一个与某个命名空间相关联的限定名称。
命名冲突 长命名引用
命名冲突 长命名引用

 

posted @ 2016-09-02 10:00  想做土匪的书生  阅读(637)  评论(0编辑  收藏  举报