获得可迭代的

Question

我需要在Python中编写一个解析器，它可以在没有太多内存（仅2 GB）的计算机上处理一些非常大的文件（> 2 GB）。我想在lxml中使用iterparse来实现它。

我的文件格式为：

<item>
  <title>Item 1</title>
  <desc>Description 1</desc>
</item>
<item>
  <title>Item 2</title>
  <desc>Description 2</desc>
</item>

到目前为止我的解决方案是：

from lxml import etree

context = etree.iterparse( MYFILE, tag='item' )

for event, elem in context :
      print elem.xpath( 'description/text( )' )

del context

不幸的是，这个解决方案仍然占用了大量的内存。我认为问题在于，在处理每个“ITEM”后，我需要做一些事情来清理空的孩子。任何人都可以提供一些建议，说明在处理我的数据以进行正确清理后我可能会做些什么吗？

Answer 1

试试Liza Daly's fast_iter。在处理了一个元素elem之后，它调用elem.clear()来删除后代，并删除前面的兄弟。

def fast_iter(context, func, *args, **kwargs):
    """
    http://lxml.de/parsing.html#modifying-the-tree
    Based on Liza Daly's fast_iter
    http://www.ibm.com/developerworks/xml/library/x-hiperfparse/
    See also http://effbot.org/zone/element-iterparse.htm
    """
    for event, elem in context:
        func(elem, *args, **kwargs)
        # It's safe to call clear() here because no descendants will be
        # accessed
        elem.clear()
        # Also eliminate now-empty references from the root node to elem
        for ancestor in elem.xpath('ancestor-or-self::*'):
            while ancestor.getprevious() is not None:
                del ancestor.getparent()[0]
    del context


def process_element(elem):
    print elem.xpath( 'description/text( )' )

context = etree.iterparse( MYFILE, tag='item' )
fast_iter(context,process_element)

Daly的文章非常精彩，尤其是在处理大型XML文件时。

修改：上面发布的fast_iter是Daly fast_iter的修改版本。处理完元素后，它会更加积极地删除不再需要的其他元素。

下面的脚本显示了行为上的差异。请特别注意orig_fast_iter不会删除A1元素，而mod_fast_iter会删除它，从而节省更多内存。

import lxml.etree as ET
import textwrap
import io

def setup_ABC():
    content = textwrap.dedent('''\
      <root>
        <A1>
          <B1></B1>
          <C>1<D1></D1></C>
          <E1></E1>
        </A1>
        <A2>
          <B2></B2>
          <C>2<D></D></C>
          <E2></E2>
        </A2>
      </root>
        ''')
    return content


def study_fast_iter():
    def orig_fast_iter(context, func, *args, **kwargs):
        for event, elem in context:
            print('Processing {e}'.format(e=ET.tostring(elem)))
            func(elem, *args, **kwargs)
            print('Clearing {e}'.format(e=ET.tostring(elem)))
            elem.clear()
            while elem.getprevious() is not None:
                print('Deleting {p}'.format(
                    p=(elem.getparent()[0]).tag))
                del elem.getparent()[0]
        del context

    def mod_fast_iter(context, func, *args, **kwargs):
        """
        http://www.ibm.com/developerworks/xml/library/x-hiperfparse/
        Author: Liza Daly
        See also http://effbot.org/zone/element-iterparse.htm
        """
        for event, elem in context:
            print('Processing {e}'.format(e=ET.tostring(elem)))
            func(elem, *args, **kwargs)
            # It's safe to call clear() here because no descendants will be
            # accessed
            print('Clearing {e}'.format(e=ET.tostring(elem)))
            elem.clear()
            # Also eliminate now-empty references from the root node to elem
            for ancestor in elem.xpath('ancestor-or-self::*'):
                print('Checking ancestor: {a}'.format(a=ancestor.tag))
                while ancestor.getprevious() is not None:
                    print(
                        'Deleting {p}'.format(p=(ancestor.getparent()[0]).tag))
                    del ancestor.getparent()[0]
        del context

    content = setup_ABC()
    context = ET.iterparse(io.BytesIO(content), events=('end', ), tag='C')
    orig_fast_iter(context, lambda elem: None)
    # Processing <C>1<D1/></C>
    # Clearing <C>1<D1/></C>
    # Deleting B1
    # Processing <C>2<D/></C>
    # Clearing <C>2<D/></C>
    # Deleting B2

    print('-' * 80)
    """
    The improved fast_iter deletes A1. The original fast_iter does not.
    """
    content = setup_ABC()
    context = ET.iterparse(io.BytesIO(content), events=('end', ), tag='C')
    mod_fast_iter(context, lambda elem: None)
    # Processing <C>1<D1/></C>
    # Clearing <C>1<D1/></C>
    # Checking ancestor: root
    # Checking ancestor: A1
    # Checking ancestor: C
    # Deleting B1
    # Processing <C>2<D/></C>
    # Clearing <C>2<D/></C>
    # Checking ancestor: root
    # Checking ancestor: A2
    # Deleting A1
    # Checking ancestor: C
    # Deleting B2

study_fast_iter()

Answer 2

iterparse()允许你在构建树的时候做的东西，这意味着除非你删除了你不再需要的东西，否则你仍然会在整个树中找到整个树。端。

有关更多信息：请阅读原始ElementTree实现的作者this（但它也适用于lxml）

Answer 3

为什么不使用sax的“回调”方式？

Answer 4

以我的经验，有或没有element.clear（请参阅F. Lundh和L. Daly）的iterparse不能总是处理非常大的XML文件：它运行了一段时间，突然间，内存消耗不断增加屋顶并发生内存错误或系统崩溃。如果遇到相同的问题，也许可以使用相同的解决方案： expat解析器。另请参见F. Lundh或以下使用OP的XML代码段的示例（另加两个表示检查是否存在编码问题的文字）：

import xml.parsers.expat
from collections import deque

def iter_xml(inpath: str, outpath: str) -> None:
    def handle_cdata_end():
        nonlocal in_cdata
        in_cdata = False

    def handle_cdata_start():
        nonlocal in_cdata
        in_cdata = True

    def handle_data(data: str):
        nonlocal in_cdata
        if not in_cdata and open_tags and open_tags[-1] == 'desc':
            data = data.replace('\\', '\\\\').replace('\n', '\\n')
            outfile.write(data + '\n')

    def handle_endtag(tag: str):
        while open_tags:
            open_tag = open_tags.pop()
            if open_tag == tag:
                break

    def handle_starttag(tag: str, attrs: 'Dict[str, str]'):
        open_tags.append(tag)

    open_tags = deque()
    in_cdata = False
    parser = xml.parsers.expat.ParserCreate()
    parser.CharacterDataHandler = handle_data
    parser.EndCdataSectionHandler = handle_cdata_end
    parser.EndElementHandler = handle_endtag
    parser.StartCdataSectionHandler = handle_cdata_start
    parser.StartElementHandler = handle_starttag
    with open(inpath, 'rb') as infile:
        with open(outpath, 'w', encoding = 'utf-8') as outfile:
            parser.ParseFile(infile)

iter_xml('input.xml', 'output.txt')

input.xml：

<root>
    <item>
    <title>Item 1</title>
    <desc>Description 1ä</desc>
    </item>
    <item>
    <title>Item 2</title>
    <desc>Description 2ü</desc>
    </item>
</root>

output.txt：

Description 1ä
Description 2ü

Answer 5

请注意，iterparse仍然构建一个树，就像解析一样，但是您可以在解析时安全地重新排列或删除树的一部分。例如，要解析大文件，您可以在处理完元素后立即删除元素：

for event, elem in iterparse(source): if elem.tag == "record": ... process record elements ... elem.clear() 上述模式有一个缺点;它不会清除根元素，因此您最终会得到一个包含许多空子元素的元素。如果您的文件很大，而不是很大，这可能是个问题。要解决这个问题，您需要掌握根元素。最简单的方法是启用启动事件，并保存对变量中第一个元素的引用：

获得可迭代的

context = iterparse(source, events=("start", "end"))

将其转换为迭代器

context = iter(context)

获取根元素

event, root = context.next()

for event, elem in context:
    if event == "end" and elem.tag == "record":
        ... process record elements ...
        root.clear()

所以这是一个增量解析问题，This link can give you detailed answer总结回答你可以参考上面的

Answer 6

root.clear（）方法的唯一问题是返回NoneTypes。这意味着您不能使用诸如replace（）或title（）之类的字符串方法编辑您解析的数据。也就是说，如果您只是按原样解析数据，这是一种最佳使用方法。

对大型XML文件使用Python Iterparse

6 个答案:

获得可迭代的

将其转换为迭代器

获取根元素