XML全称是Extensible Markup Language，中文名为可扩展标记语言。对xml的介绍可以看一下w3c的介绍。网络中数据传输的常见格式有json、xml、txt等。json很简单，xml稍微复杂，但是在python面前都不是事。 python有三种方式解析xml文档：SAX，DOM，以及 ElementTree（引自 菜鸟教程-Python XML解析），sax有些复杂，dom简单但是解析速度上不如sax。但是咱就是说，都选择Python了，肯定是想“更简单”。所以本文主要介绍python通过DOM方式对xml文件的解析读取、创建、修改等操作。 python有内置的模块：xml.dom（xml.dom官方文档）和xml.dom.minidom（xml.dom.minidom官方文档），本文主要使用xml.dom.minidom这个内置模块。
概述 本文就是python xml解析进行讲解，在python中解析xml有很多种方法，本文通过实例来讲解如何使用ElementTree来解析xml。对于其他的xml解析方法，请自行去查找资料。 请注意，本文不是ElementTree手册，不会将所有的特性进行演示，笔者从实际用到的一些关键特性进行实例演示，对于其他特性，大家可以参见官方文档学习和了解： https://docs.python.org/3/library/xml.etree.elementtree.html 什么是ElementTree El
本文中主要介绍的BeautifulSoup4，从简介、安装、解析器使用、语法介绍、遍历文档树、搜索文档树等进行了介绍，能够快速地入门。
xml.etree.ElementTree可以通过支持的有限的XPath表达式来定位元素。
如果不明编码方式，默认是使用 locale.getpreferredencoding() 函数返回的编码方式。
前面实现了第一种方法，就是通过写文件，然后参数化读取。 现在来讲第二种实现，直接改脚本里面数据。 首先jmeter文件存储为xml类型的。我们得熟悉python处理xml. python有几种处理xml的库，这里讲ElementTree 类似一个轻量级的DOM。 python3.3之后ElementTree模块会自动寻找可用的C库来加快速度
在本教程中，我们会学习lxml库和创建XML文档的基础知识，然后会处理XML和HTML文档。最后，我们将利用以上所学，融会贯通，看看如何使用lxml提取数据。本教程的每一步都配有实用的Python lxml示例。
BeautifulSoup 是一个可以从 HTML 或 XML 文件中提取数据的 Python 库，它能够将 HTML 或 XML 转化为可定位的树形结构，并提供了导航、查找、修改功能，它会自动将输入文档转换为 Unicode 编码，输出文档转换为 UTF-8 编码。
本文将介绍深入解读利用Python语言解析XML文件的几种方式，并以笔者推荐使用的ElementTree模块为例，演示具体使用方法和场景。文中所使用的Python版本为2.7。 在XML解析方面，Py
<tag>(..) 等价于 <tag>.find_all(..) soup(..) 等价于 soup.find_all(..)
什么是XML XML与JSON的对比 XML文档格式 使用XML模块解析 一，什么是XML ''' XML 全称可扩展标记语言 <tag></tag> 双标签 <tag/> 单标签 没有文本 一般用于设计文档结构 例如:换行等 表示换行 <tag style='color:red' age='18' >123456</tag> 一个标签的完整组成 有三个部分 tag 是标签名称 1234是文本内容 text name = 'jack' 是标签的属性 其他的规范: 1,从开始就必须结束 2
ElementTree 是Python用来解析和处理 XML的标准库，它提供了轻量级的 Python 式的 API ，它由一个 C 实现来提供。
在编写爬虫程序的过程中提取信息是非常重要的环节，但是有时使用正则表达式无法匹配到想要的信息，或者书写起来非常麻烦，此时就需要用另外一种数据解析方法，也就是本节要介绍的 Xpath 表达式。
常见的XML编程接口有DOM和SAX，这两种接口处理XML文件的方式不同，当然使用场合也不同。
bs4 全名 BeautifulSoup，是编写 python 爬虫常用库之一，主要用来解析 html 标签。
这几年，Selenium 确实挺火。作为一个 Web 应用程序自动化测试工具，Selenium 可以直接驱动浏览器，模拟真正的用户操作，解决回归测试和多浏览器兼容性测试问题；而且跟 Python 搭配，还能实现不少功能的自动化，切实提升了测试和业务效率。
本文实例讲述了python爬虫学习笔记之Beautifulsoup模块用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
官网http://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/latest/
官网 (opens new window)http://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/latest/
网页解析完成的是从下载回来的html文件中提取所需数据的方法，一般会用到的方法有:
处理数据，总要面对 HTML 和 XML 文档。BeautifulSoup 是一个可以从 HTML 或 XML 中提取数据的 Python 库，功能强大、使用便捷，诚为朴实有华、人见人爱的数据处理工具。
上篇文章只是简单讲述正则表达式如何读懂以及 re 常见的函数的用法。我们可能读懂别人的正则表达式，但是要自己写起正则表达式的话，可能会陷入如何写的困境。正则表达式写起来费劲又出错率高，那么有没有替代方案呢？俗话说得好，条条道路通罗马。目前还两种代替其的办法，一种是使用 Xpath 神器，另一种就是本文要讲的 BeautifulSoup。
GitHub代码练习地址：用lxml解析HTML,文件读取,etree和XPath的配合使用：https://github.com/Neo-ML/PythonPractice/blob/master/SpiderPrac17_xpath%26lxml.py XML - XML(EXtensibleMarkupLanguage) - 官方文档http://www.w3school.com.cn/xml/index.asp - 概念：父节点，子节点，先辈节点，兄弟节点，后代节点 XPath - XPat
要验证股票公司事件的数据入库规则，需要对开发的etl代码以及映射规则进行验证，然后数据源给的源文件格式是xml格式的，人工核对起来的话，考虑到有的字段还有枚举值映射关系或者一些简单的格式处理之类的，如果每次都人工去Ctrl + F去xml文件里面搜索标签去校验对应数据的话，效率不是特别的高，也不利于后续开发代码调整后的快速验证，因此我考虑自己用python脚本去按照分析师的规则文档自己解析一下xml文件，然后用自己解析出来的结果跟开发解析出来的数据进行一下对比，在一定程度上，能够稍微提升一下工作的效率。
Android 的 UI 测试中，经常要点击某个控件，google 给出了 uiautomator 工具可以方便的查看控件信息，但是写测试用例的时候，仍然经常遇到控件无法获取或者不方便获取的情况，比如：
2.XPath很强悍，但定位性能不是很好，所以还是尽量少用。如果确实少数元素不好定位，那还是选择XPath或cssSelector。
爬虫是我最喜欢干的事了，把别人的东西拿到自己的手里有一种江洋大盗的快感，后来爬多了。。。 这只是一种技术
Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。
注意：xml.etree.ElementTree模块在应对恶意结构数据时显得并不安全。
一 介绍 Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间.你可能在寻找 Beautiful Soup3 的文档,Beautiful Soup 3 目前已经停止开发,官网推荐在现在的项目中使用Beautiful Soup 4, 移植到BS4 #安装 Beautiful Soup pip install beautifulsoup4 #安装
作者：Phillip J. Eby. 翻译：ShiningRay @ NirvanaStudio 原文地址：[[[url]http://dirtsimple.org/2004/12/python-is-not-java.html[/url]][1]][1] 我最近正在看一个基于wxPython的GUI应用程序，大概45.5KLOC的样子，但我没有计算它用到的库的大小（如Twisted）。代码是由那些对Python相对生疏的Java的开发者写的，所以程序有很严重的性能问题（如三十秒的启动时间）。我在检查
许多人喜欢在介绍正则表达式以后才来介绍本篇BeautifulSoup的用法，但是我觉得BeautifulSoup比正则表达式好用，而且容易上手，非常适合小白入门爬虫，并且可以利用学到的这个知识立即去爬取自己想爬的网站，成就感满满的。好了话不多说，立即进入今天的介绍吧。
好久没更新Python相关的内容了，这个专题主要说的是Python在爬虫方面的应用，包括爬取和处理部分
文章目录 模块 Python模块 导入模块 查找模块 模块编译 包 Python包 包的导入 内嵌包 在使用Python开发程序时，如果是比较复杂的功能，可以把功能分成几个部分，则需要用到Python的模块和包。 📷 模块 ---- 顾名思义，模块就是一块一块的代码。 Python模块 ---- 在Python中一个py文件被认为是一个模块(module)。 📷 导入模块 ---- 导入一个模块到当前模块，语法： import_smt ::= "import" module ["as" nam
getElementsByTagName()---->class Element Element.childNodes ------>Dom 类型
上节我们讲到requests只是获取了网页数据，我们需要进一步，获取我们需要的并且能看懂的数据，这里需要用到新的库BeautifulSoup，他是一个HTML/XML的解析器，主要的功能是如何解析和提取 HTML/XML 数据。
XPath 的英文全称为：XML Path Language，意旨对 XML 中的元素进行路径定位的一种语言，它可适用 XML 标记语言，Html 标记语言，app Dom 结构。XPath 是自动化工具的定位基础，可适用于 Selenium 工具，Appium 工具，Appcrawler 工具。由于前面章节已经对 XPath 进行说明，本篇只做举例说明。
Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间.你可能在寻找 Beautiful Soup3 的文档,Beautiful Soup 3 目前已经停止开发,官网推荐在现在的项目中使用Beautiful Soup 4, 移植到BS4
通常使用定位器定位页面上的元素会发生一些定位不到元素，或者定位失败的情况。有可能是页面上元素不唯一，有可能是页面发生变化。这节介绍定位元素的高级用法，使用层级关系定位或者多重属性定位的方式来确定元素的唯一性，从而更精准，更稳定的定位到想要的元素。
与lxml一样，BeautifulSoup也是一个HTML/XML的解析器，主要功能也是如何解析和提取HTML/XML数据。
xpath（XML Path Language）是一门在XML和HTML文档中查找信息的语言，可用来在XML和HTML文档中对元素和属性进行遍历。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 页面解析：Beautiful Soup库的使用 ---- Python 页面解析：Beautiful Soup库的使用 1.Beautiful Soup库简介 2.Beautiful Soup库方法介绍 2.1 find_all() 2.2 find() 2.3 select() 3.代码实例 --
上一篇分享了正则表达式的使用，相信大家对正则也已经有了一定的了解。它可以针对任意字符串做任何的匹配并提取所需信息。
本来是不打算学Xpath的，个人觉得BeautifulSoup()完全能够满足自己的爬虫需求了。但是在学Selenium是时候教程用的是Xpath，加上之前身边的小伙伴也一直在给自己安利Xpath，索性就了解一下。
如果你对正则表达式没有任何的概念，那么推荐先阅读《正则表达式30分钟入门教程》，然后再阅读我们之前讲解在Python中如何使用正则表达式一文。
对比java和python 1.难易度而言。python远远简单于java。 2.开发速度。Python远优于java 3.运行速度。java远优于标准python，pypy和cython可以追赶java，但是两者都没有成熟到可以做项目的程度。 4.可用资源。java一抓一大把，python很少很少，尤其是中文资源。 5.稳定程度。python3和2不兼容，造成了一定程度上的混乱以及大批类库失效。java由于有企业在背后支持所以稳定的多。 6.是否开源。python从开始就是完全开源的。Java由sun开发，但现在有GUN的Openjdk可用，所以不用担心。 7.编译还是解释。两者都是解释型。 我理解，C好比手动挡车（编译型语言），java和python（解释型语言）好比自动档车。跑的最快的车都是手动档，但是对开不好的人来说，开自动档反而更快些。 Kno有一篇文章谈到选择编程语言，“先确定你的需求”，不要由语言的简单还是复杂去觉定。只有能够编写你真正认为有用的程式，才能获得满足感，学习才能继续。 那么java和python分别适用于什么样的环境呢。由sourceforge.net可以看出： 最著名，久经考验的普通应用程序，基本都是c++写的。例如emule，7-zip，WinSCP,FileZilla等等等。 一部分由java开发，例如最有名的OpenOffice。 python写的很少，如Pidgin，FireBird。 开发语言（有多少个程式由此语言开发）的排行如下： # Java46,202 # C++36,895 # PHP30,048 # C28,075 # C#13,476 # Python13,379 # JavaScript11,285 # Perl9,216 # Unix Shell3,869 # Delphi/Kylix3,548 # Visual Basic3,186 # Visual Basic .NET 很多框架和类库也和应用软件一样在这个列表里，因此比较公平。 由此可以看出，java不管在GNU还是商业领域都是应用最广的语言。C主要用于构建系统底层。c++和java用于构建中间应用层。如果资源足够，那么会选择c++开发，以求运行速度，否则会用java开发，以求开发速度。python在各方面都比java优秀，可谓次世代语言。可最受争议的是它的速度，纯python比java慢很多，以及背后没有商业支持，稳定性备受诟病。目前为止，python在商业层次上，主要作为一种胶水语言，粘合其他语言（主要是c/c++）的类库。在GNU领域，主要局限于小规模的应用和个人化应用。以及逆向工程（黑客）应用。 为什么java在服务器端被大量应用，在客户端用的却比较少呢。难道服务器端用到的计算量反而少么。我认为这说明对比c++，java的速度还是可以接受的。无法被接受的是JRE平台，以及JRE平台启动时卡的那一会儿。我就曾经为此认为java写就的程式性能低下。 python用户常常拿来说嘴的一点是：python并不慢，因为python运行时调用了大量c库，而c是很快的。反过来想想，这正反映了其胶水语言的事实，任何一种语言都可以调用c库，这么比较有价值么？假如一个库完全由python，那么它的运行效率...不说也罢。编程不能总是用别人的库啊。
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