如何使用 lxml Python(来自 .XML-files)有效地解析特定行?

How to parse efficiently specific lines with lxml Python (from .XML-files)?

我已经编写了一个可以遍历 XML.file 中特定行的代码,但我认为由于效率低下,这不是很好的编码。我的示例 .XML 如下所示:

<data>0.0, 100.0</data>
<data>1.0, 101.0</data>
<data>2.0, 102.0</data>
<data>3.0, 103.0</data>
<data>4.0, 104.0</data>
<data>5.0, 105.0</data>
<data>6.0, 106.0</data>
<data>7.0, 107.0</data>
<data>8.0, 108.0</data>
<data>9.0, 109.0</data>
<data>10.0, 110.0</data>

实际上,我有成千上万的数据行,我只需要其中的一些(基本上,我只知道我想要的行 - 没有别的)。我想仅从特定行有效地解析和获取数据。为此(但效率不高),我可以使用 nested nested for 循环,但我敢打赌这不是好方法。但是,我还没有想出任何其他方法。假设我想解析并获取第 4 行到第 8 行的数据:

import lxml.etree as ET
a = list(range(5, 10, 1)) # lists row numbers I want to parse and get data (lists rows 4, 5, 6, 7, 8)
tree = ET.parse('x.xml')
data = []           # List results
for x in a:             # loops data set
    for y in x:
        for z in tree.xpath('//data[{}]'.format(y)): #Uses xpath to find one by one data based on row number 
                datat = z.text
                data.append(datat) # List results in each iteration
                print(data)

则输出仅包括 4.0, 104.0 5.0, 105.0 6.0, 106.0 7.0, 107.0 8.0, 108.0 我已经考虑过是否应该使用 iterparse() 方法或其他方法。然而,这个 Liza Daly's parsing method 表明 Xpath 是一个很好的方法,但我想我应该重新考虑我的代码。太多的 for 循环似乎效率低下。有没有人有任何建议或提示(或进一步阅读的链接)如何改进此代码?

我不确定它是否更有效率,但你当然可以简化你的代码:

dat = [your xml above]
import lxml.html #needed to do this to be able to parse from string, not file
tree = lxml.html.fromstring(dat)

简化代码:

data = []
for i in range(5, 10, 1): #since xpath counts from 1, while range counts from zero
    for z in tree.xpath(f'//data[{i}]'): 
                        data.append(z.text) 

检查它是否有效:

 for item in data:
        print(item)

输出:

4.0, 104.0
5.0, 105.0
6.0, 106.0
7.0, 107.0
8.0, 108.0

我做了一些测试。我的原始文件包含数万行,我只需要从 400 行中获取数据,所以我在测试中使用了它。问题中给出的示例太简单,无法找到任何差异。

上面提到的简化方法实际上更正了我的代码,因为它有错误。更正和简化的代码(答案)的求解时间为 3.0-3.5 seconds

然而,我发现了另一种方法,它只包含一个循环:

data = []          
for z in tree.xpath('//data[position()>=4 and position()<=8]'): 
    data.append(z.text)

它的求解时间只有0.29 seconds