【亲测免费】 Untangle - 解析XML文件的简单工具
2026-01-14 18:13:59作者:明树来
是一个用于解析XML文件的Python库。它将XML数据转换为Python对象,使得你可以通过简单的属性访问方式轻松地读取和操作XML元素。
什么是Untangle?
Untangle是一个轻量级且易于使用的Python库,旨在简化XML文件的处理过程。传统的XML处理方法通常需要编写复杂的代码来解析和访问XML文档中的数据,而Untangle则提供了更加直观和简洁的方式来操作XML结构。
使用Untangle可以做什么?
有了Untangle,你可以轻松地执行以下任务:
- 解析XML文件:使用Untangle加载XML文件并将其转换为Python对象。
- 访问XML元素:通过属性访问方式获取XML元素及其值。
- 修改XML数据:直接对Python对象进行操作以更新或修改XML元素的内容。
- 生成新的XML文件:根据需要自定义Python对象并将其转换回XML字符串或文件。
Untangle的特点
简单易用
Untangle通过提供一个直观的属性访问接口使XML处理变得非常简单。例如,如果你有一个名为<person>的元素,你可以使用如下方式访问其子元素:
import untangle
xml_data = """
<person>
<name>John Doe</name>
<age>30</age>
</person>
"""
root = untangle.parse(xml_data)
print(root.person.name.cdata) # 输出: John Doe
动态类型转换
Untangle自动将XML元素的值转换为适当的Python类型。这意味着整数值会转换为int,浮点数会转换为float,等等。这种特性使得处理XML数据时无需担心数据类型的问题。
支持XML命名空间
当XML文件包含命名空间时,Untangle可以正确处理这些命名空间,并允许你继续使用属性访问方式访问元素。
轻量级和高效
Untangle是一个小型库,安装和运行都非常快速。由于它的设计目标是简单易用,因此不需要额外依赖其他大型库,这使其成为处理小型到中型XML文件的理想选择。
开始使用Untangle
要开始使用Untangle,请确保已安装Python。接下来,可以通过pip安装Untangle库:
pip install untangle
现在,你可以尝试解析一些XML数据,看看如何通过属性访问方式轻松提取信息!
import untangle
xml_data = """
<person>
<name>John Doe</name>
<age>30</age>
</person>
"""
root = untangle.parse(xml_data)
print(root.person.name.cdata) # 输出: John Doe
总结
Untangle是一个出色的Python库,可以帮助您更轻松、更高效地处理XML文件。它简单易用且功能强大,适用于各种场景。如果您需要解析或操作XML文件,那么 Untangle 将是一个值得尝试的选择。
祝你在XML处理的道路上一切顺利!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C092
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
474
3.54 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
339
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
224
92
Ascend Extension for PyTorch
Python
283
316
暂无简介
Dart
723
175
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
441
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
701
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19