横向对比分析Python解析XML的四种方式

在最初学习PYTHON的时候，只知道有DOM和SAX两种解析方法，但是其效率都不够理想，由于需要处理的文件数量太大，这两种方式耗时太高无法接受。

在网络搜索后发现，目前应用比较广泛，且效率相对较高的ElementTree也是一个比较多人推荐的算法，于是拿这个算法来实测对比，ElementTree也包括两种实现，一个是普通ElementTree（ET），一个是ElementTree.iterparse（ET_iter）。

本文将对DOM、SAX、ET、ET_iter四种方式进行横向对比，通过处理相同文件比较各个算法的用时来评估其效率。

程序中将四种解析方法均写为函数，在主程序中分别调用，来评估其解析效率。

解压后的XML文件内容示例为：



主程序函数调用部分代码为：

print("文件计数：%d/%d." % (gz_cnt,paser_num))
str_s,cnt = dom_parser(gz)
#str_s,cnt = sax_parser(gz)
#str_s,cnt = ET_parser(gz)
#str_s,cnt = ET_parser_iter(gz)
output.write(str_s)
vs_cnt += cnt

在最初的函数调用中函数返回两个值，但接收函数调用值时用两个变量分别调用，导致每个函数都要执行两次，之后修改为一次调用两个变量接收返回值，减少了无效调用。

1、DOM解析

函数定义代码：

def dom_parser(gz):
import gzip,cStringIO
import xml.dom.minidom

vs_cnt = 0
str_s = ''
file_io = cStringIO.StringIO()
xm = gzip.open(gz,'rb')
print("已读入：%s.\n解析中：" % (os.path.abspath(gz)))
doc = xml.dom.minidom.parseString(xm.read())
bulkPmMrDataFile = doc.documentElement
#读入子元素
enbs = bulkPmMrDataFile.getElementsByTagName("eNB")
measurements = enbs[0].getElementsByTagName("measurement")
objects = measurements[0].getElementsByTagName("object")
#写入csv文件
for object in objects:
vs = object.getElementsByTagName("v")
vs_cnt += len(vs)
for v in vs:
file_io.write(enbs[0].getAttribute("id")+' '+object.getAttribute("id")+' '+\
object.getAttribute("MmeUeS1apId")+' '+object.getAttribute("MmeGroupId")+' '+object.getAttribute("MmeCode")+' '+\
object.getAttribute("TimeStamp")+' '+v.childNodes[0].data+'\n') #获取文本值
str_s = (((file_io.getvalue().replace(' \n','\r\n')).replace(' ',',')).replace('T',' ')).replace('NIL','')
xm.close()
file_io.close()
return (str_s,vs_cnt)

程序运行结果：

**************************************************

程序处理启动。

输入目录为：/tmcdata/mro2csv/input31/。

输出目录为：/tmcdata/mro2csv/output31/。

输入目录下.gz文件个数为：12，本次处理其中的12个。

**************************************************

文件计数：1/12.

已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_234598_20160224060000.xml.gz.

解析中：

文件计数：2/12.

已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_233798_20160224060000.xml.gz.

解析中：

文件计数：3/12.

已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_123798_20160224060000.xml.gz.

解析中：

………………………………………

文件计数：12/12.

已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_235598_20160224060000.xml.gz.

解析中：

VS行计数：177849，运行时间：107.077867，每秒处理行数：1660。

已写入：/tmcdata/mro2csv/output31/mro_0001.csv。

**************************************************

程序处理结束。

由于DOM解析需要将整个文件读入内存，并建立树结构，其内存消耗和时间消耗都比较高，但其优点在于逻辑简单，不需要定义回调函数，便于实现。

2、SAX解析

函数定义代码：

def sax_parser(gz):
import os,gzip,cStringIO
from xml.parsers.expat import ParserCreate

#变量声明
d_eNB = {}
d_obj = {}
s = ''
global flag
flag = False
file_io = cStringIO.StringIO()

#Sax解析类
class DefaultSaxHandler(object):
#处理开始标签
def start_element(self, name, attrs):
global d_eNB
global d_obj
global vs_cnt
if name == 'eNB':
d_eNB = attrs
elif name == 'object':
d_obj = attrs
elif name == 'v':
file_io.write(d_eNB['id']+' '+ d_obj['id']+' '+d_obj['MmeUeS1apId']+' '+d_obj['MmeGroupId']+' '+d_obj['MmeCode']+' '+d_obj['TimeStamp']+' ')
vs_cnt += 1
else:
pass
#处理中间文本
def char_data(self, text):
global d_eNB
global d_obj
global flag
if text[0:1].isnumeric():
file_io.write(text)
elif text[0:17] == 'MR.LteScPlrULQci1':
flag = True
#print(text,flag)
else:
pass
#处理结束标签
def end_element(self, name):
global d_eNB
global d_obj
if name == 'v':
file_io.write('\n')
else:
pass

#Sax解析调用
handler = DefaultSaxHandler()
parser = ParserCreate()
parser.StartElementHandler = handler.start_element
parser.EndElementHandler = handler.end_element
parser.CharacterDataHandler = handler.char_data
vs_cnt = 0
str_s = ''
xm = gzip.open(gz,'rb')
print("已读入：%s.\n解析中：" % (os.path.abspath(gz)))
for line in xm.readlines():
parser.Parse(line) #解析xml文件内容
if flag:
break
str_s = file_io.getvalue().replace(' \n','\r\n').replace(' ',',').replace('T',' ').replace('NIL','')  #写入解析后内容
xm.close()
file_io.close()
return (str_s,vs_cnt)

程序运行结果：

**************************************************

程序处理启动。

输入目录为：/tmcdata/mro2csv/input31/。

输出目录为：/tmcdata/mro2csv/output31/。

输入目录下.gz文件个数为：12，本次处理其中的12个。

**************************************************

文件计数：1/12.

已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_234598_20160224060000.xml.gz.

解析中：

文件计数：2/12.

已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_233798_20160224060000.xml.gz.

解析中：

文件计数：3/12.

已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_123798_20160224060000.xml.gz.

解析中：

.........................................

文件计数：12/12.

已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_235598_20160224060000.xml.gz.

解析中：

VS行计数：177849，运行时间：14.386779，每秒处理行数：12361。

已写入：/tmcdata/mro2csv/output31/mro_0001.csv。

**************************************************

程序处理结束。

SAX解析相比DOM解析，运行时间大幅缩短，由于SAX采用逐行解析，对于处理较大文件其占用内存也少，因此SAX解析是目前应用较多的一种解析方法。其缺点在于需要自己实现回调函数，逻辑较为复杂。

3、ET解析

函数定义代码：

def ET_parser(gz):
import os,gzip,cStringIO
import xml.etree.cElementTree as ET

vs_cnt = 0
str_s = ''
file_io = cStringIO.StringIO()
xm = gzip.open(gz,'rb')
print("已读入：%s.\n解析中：" % (os.path.abspath(gz)))
tree = ET.ElementTree(file=xm)
root = tree.getroot()
for elem in root[1][0].findall('object'):
for v in elem.findall('v'):
file_io.write(root[1].attrib['id']+' '+elem.attrib['TimeStamp']+' '+elem.attrib['MmeCode']+' '+\
elem.attrib['id']+' '+ elem.attrib['MmeUeS1apId']+' '+ elem.attrib['MmeGroupId']+' '+ v.text+'\n')
vs_cnt += 1
str_s = file_io.getvalue().replace(' \n','\r\n').replace(' ',',').replace('T',' ').replace('NIL','')  #写入解析后内容
xm.close()
file_io.close()
return (str_s,vs_cnt)

程序运行结果：

**************************************************

程序处理启动。

输入目录为：/tmcdata/mro2csv/input31/。

输出目录为：/tmcdata/mro2csv/output31/。

输入目录下.gz文件个数为：12，本次处理其中的12个。

**************************************************

文件计数：1/12.

已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_234598_20160224060000.xml.gz.

解析中：

文件计数：2/12.

已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_233798_20160224060000.xml.gz.

解析中：

文件计数：3/12.

已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_123798_20160224060000.xml.gz.

解析中：

...........................................

文件计数：12/12.

已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_235598_20160224060000.xml.gz.

解析中：

VS行计数：177849，运行时间：4.308103，每秒处理行数：41282。

已写入：/tmcdata/mro2csv/output31/mro_0001.csv。

**************************************************

程序处理结束。

相较于SAX解析，ET解析时间更短，并且函数实现也比较简单，所以ET具有类似DOM的简单逻辑实现且匹敌SAX的解析效率，因此ET是目前XML解析的首选。

4、ET_iter解析

函数定义代码：

def ET_parser_iter(gz):
import os,gzip,cStringIO
import xml.etree.cElementTree as ET

vs_cnt = 0
str_s = ''
file_io = cStringIO.StringIO()
xm = gzip.open(gz,'rb')
print("已读入：%s.\n解析中：" % (os.path.abspath(gz)))
d_eNB = {}
d_obj = {}
i = 0
for event,elem in ET.iterparse(xm,events=('start','end')):
if i >= 2:
break
elif event == 'start':
if elem.tag == 'eNB':
d_eNB = elem.attrib
elif elem.tag == 'object':
d_obj = elem.attrib
elif event == 'end' and elem.tag == 'smr':
i += 1
elif event == 'end' and elem.tag == 'v':
file_io.write(d_eNB['id']+' '+d_obj['TimeStamp']+' '+d_obj['MmeCode']+' '+d_obj['id']+' '+\
d_obj['MmeUeS1apId']+' '+ d_obj['MmeGroupId']+' '+str(elem.text)+'\n')
vs_cnt += 1
elem.clear()
str_s = file_io.getvalue().replace(' \n','\r\n').replace(' ',',').replace('T',' ').replace('NIL','')  #写入解析后内容
xm.close()
file_io.close()
return (str_s,vs_cnt)

程序运行结果：

**************************************************

程序处理启动。

输入目录为：/tmcdata/mro2csv/input31/。

输出目录为：/tmcdata/mro2csv/output31/。

输入目录下.gz文件个数为：12，本次处理其中的12个。

**************************************************

文件计数：1/12.

已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_234598_20160224060000.xml.gz.

解析中：

文件计数：2/12.

已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_233798_20160224060000.xml.gz.

解析中：

文件计数：3/12.

已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_123798_20160224060000.xml.gz.

解析中：

...................................................

文件计数：12/12.

已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_235598_20160224060000.xml.gz.

解析中：

VS行计数：177849，运行时间：3.043805，每秒处理行数：58429。

已写入：/tmcdata/mro2csv/output31/mro_0001.csv。

**************************************************

程序处理结束。

在引入了ET_iter解析后，解析效率比ET提升了近50%，而相较于DOM解析更是提升了35倍，在解析效率提升的同时，由于其采用了iterparse这个循序解析的工具，其内存占用也是比较小的。

所以，小伙伴们，请好好利用这几种工具吧。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。

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