本节书摘来自异步社区《Python Cookbook（第3版）中文版》一书中的第6章，第6.3节，作者[美]David Beazley , Brian K.Jones，陈舸 译

6.3　解析简单的XML文档

6.3.1　问题

我们想从一个简单的XML文档中提取出数据。

6.3.2　解决方案

xml.etree.ElementTree模块可用来从简单的XML文档中提取出数据。为了说明，假设想对Planet Python（http://planet.python.org ）上的RSS订阅做解析并生成一个总结报告。下面的脚本可以完成这个任务：

from urllib.request import urlopen
from xml.etree.ElementTree import parse
# Download the RSS feed and parse it
u = urlopen('http://planet.python.org/rss20.xml')
doc = parse(u)
# Extract and output tags of interest
for item in doc.iterfind('channel/item'):
    title = item.findtext('title')
    date = item.findtext('pubDate')
    link = item.findtext('link')

    print(title)
    print(date)
    print(link)
    print()

如果运行上面的脚本，会得到类似这样的输出：

Steve Holden: Python for Data Analysis
Mon, 19 Nov 2012 02:13:51 +0000
http://holdenweb.blogspot.com/2012/11/python-for-data-analysis.html
Vasudev Ram: The Python Data model (for v2 and v3)
Sun, 18 Nov 2012 22:06:47 +0000
http://jugad2.blogspot.com/2012/11/the-python-data-model.html
Python Diary: Been playing around with Object Databases
Sun, 18 Nov 2012 20:40:29 +0000
http://www.pythondiary.com/blog/Nov.18,2012/been-...-object-databases.html
Vasudev Ram: Wakari, Scientific Python in the cloud
Sun, 18 Nov 2012 20:19:41 +0000
http://jugad2.blogspot.com/2012/11/wakari-scientific-python-in-cloud.html
Jesse Jiryu Davis: Toro: synchronization primitives for Tornado coroutines
Sun, 18 Nov 2012 20:17:49 +0000
http://feedproxy.google.com/~r/EmptysquarePython/~3/_DOZT2Kd0hQ/

显然，如果想做更多的处理，就需要将print()函数替换为其他更加有趣的处理函数。

6.3.3　讨论

在许多应用中，同XML编码的数据打交道是很常见的事情。这不仅是因为XML作为一种数据交换格式在互联网中使用广泛，而且XML还是用来保存应用程序数据（例如文字处理、音乐库等）的常用格式。本节后面的讨论假设读者已经熟悉XML的基本概念。

在许多情况下，XML如果只是简单地用来保存数据，那么文档结构就是紧凑而直接的。例如，上面示例中的RSS订阅源看起来类似于如下的XML文档：

<?xml version="1.0"?>
<rss version="2.0" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
<channel>
  <title>Planet Python</title>
  <link>http://planet.python.org/</link>
  <language>en</language>
  <description>Planet Python - http://planet.python.org/</description>
  <item>
    <title>Steve Holden: Python for Data Analysis</title>
      <guid>http://holdenweb.blogspot.com/...-data-analysis.html</guid>
      <link>http://holdenweb.blogspot.com/...-data-analysis.html</link>
      <description>...</description>
      <pubDate>Mon, 19 Nov 2012 02:13:51 +0000</pubDate>
  </item>
  <item>
    <title>Vasudev Ram: The Python Data model (for v2 and v3)</title>
    <guid>http://jugad2.blogspot.com/...-data-model.html</guid>
    <link>http://jugad2.blogspot.com/...-data-model.html</link>
    <description>...</description>
    <pubDate>Sun, 18 Nov 2012 22:06:47 +0000</pubDate>
    </item>
  <item>
    <title>Python Diary: Been playing around with Object Databases</title>
    <guid>http://www.pythondiary.com/...-object-databases.html</guid>
    <link>http://www.pythondiary.com/...-object-databases.html</link>
    <description>...</description>
    <pubDate>Sun, 18 Nov 2012 20:40:29 +0000</pubDate>
  </item>
    ...
</channel>
</rss>

xml.etree.ElementTree.parse()函数将整个XML文档解析为一个文档对象。之后，就可以利用find()、iterfind()以及findtext()方法查询特定的XML元素。这些函数的参数就是特定的标签名称，比如channel/item或者title。

当指定标签时，需要整体考虑文档的结构。每一个查找操作都是相对于一个起始元素来展开的。同样地，提供给每个操作的标签名也是相对于起始元素的。在示例代码中，对doc.iterfind('channel/item')的调用会查找所有在“channel”元素之下的“item”元素。doc代表着文档的顶层（顶层“rss”元素）。之后对item.findtext()的调用就相对于已找到的“item”元素来展开。

每个由ElementTree模块所表示的元素都有一些重要的属性和方法，它们对解析操作十分有用。tag属性中包含了标签的名称，text属性中包含有附着的文本，而get()方法可以用来提取出属性（如果有的话）。示例如下：

>>> doc
<xml.etree.ElementTree.ElementTree object at 0x101339510>
>>> e = doc.find('channel/title')
>>> e
<Element 'title' at 0x10135b310>
>>> e.tag
'title'
>>> e.text
'Planet Python'
>>> e.get('some_attribute')
>>>

应该要指出的是xml.etree.ElementTree并不是解析XML的唯一选择。对于更加高级的应用，应该考虑使用lxml。lxml采用的编程接口和ElementTree一样，因此本节中展示的示例能够以同样的方式用lxml实现。只需要将第一个导入语句修改为from lxml.etree import parse即可。lxml完全兼容于XML标准，这为我们提供了极大的好处。此外，lxml运行起来非常快速，还提供验证、XSLT以及XPath这样的功能支持。