使用R的xmlEventParse存储特定的XML节点值

时间:2011-09-24 03:14:42

标签: r xml-parsing sax

我有一个大的XML文件,我需要用xmlEventParse in R进行解析。不幸的是,在线示例比我需要的更复杂,我只想标记一个匹配的节点标签来存储匹配的节点文本(不是属性),每个文本都在一个单独的列表中,请参阅下面代码中的注释:

library(XML)
z <- xmlEventParse(
    "my.xml", 
    handlers = list(
        startDocument   =   function() 
        {
                cat("Starting document\n")
        },  
        startElement    =   function(name,attr) 
        {
                if ( name == "myNodeToMatch1" ){
                    cat("FLAG Matched element 1\n")
                }
                if ( name == "myNodeToMatch2" ){
                    cat("FLAG Matched element 2\n")
                }
        },
        text            =   function(text) {
                if ( # Matched element 1 .... )
                    # Store text in element 1 list
                if ( # Matched element 2 .... )
                    # Store text in element 2 list
        },
        endDocument     =   function() 
        {
                cat("ending document\n")
        }
    ),
    addContext = FALSE,
    useTagName = FALSE,
    ignoreBlanks = TRUE,
    trim = TRUE)
z$ ... # show lists ??

我的问题是,如何在R中实现这个标志(以专业的方式:)? 另外:评估N个任意节点以匹配的最佳选择...如果name =“myNodeToMatchN”......节点避免大小写匹配?

my.xml可能只是一个像

这样的天真XML
<A>
  <myNodeToMatch1>Text in NodeToMatch1</myNodeToMatch1>
  <B>
    <myNodeToMatch2>Text in NodeToMatch2</myNodeToMatch2>
    ...
  </B>
</A>

3 个答案:

答案 0 :(得分:8)

我将使用fileName中的example(xmlEventParse)作为可重现的示例。它的标记record具有属性id和我们想要提取的文本。我将继续使用handler参数,而不是使用branches。这就像一个处理程序,但是可以访问整个节点而不仅仅是元素。我们的想法是编写一个闭包,它有一个位置来保存我们积累的数据,以及一个处理我们感兴趣的XML文档的每个分支的函数。所以让我们首先定义闭包 - 为了我们的目的,一个函数,返回函数列表

ourBranches <- function() {

我们需要一个地方来存储我们积累的结果,选择一个环境以便插入时间是恒定的(不是列表,我们必须附加到它并且内存效率低)

    store <- new.env() 

事件解析器期望在发现匹配标记时调用函数列表。我们对record标记感兴趣。我们编写的函数将接收XML文档的节点。我们想要提取一个元素id,我们将用它来存储节点中的(文本)值。我们将这些添加到我们的商店。

    record <- function(x, ...) {
        key <- xmlAttrs(x)[["id"]]
        value <- xmlValue(x)
        store[[key]] <- value
    }

处理完文档后,我们想要一种方便的方法来检索我们的结果,因此我们为自己的目的添加一个函数,与文档中的节点无关

    getStore <- function() as.list(store)

然后返回一个函数列表

来完成闭包
    list(record=record, getStore=getStore)
}

这里一个棘手的概念是定义函数的环境是函数的一部分,因此每次我们说ourBranches()时我们都会得到一个函数列表一个新的环境store保持我们的结果。要使用,请在我们的文件上调用xmlEventParse,使用一组空的事件处理程序,然后访问我们累积的商店。

> branches <- ourBranches()
> xmlEventParse(fileName, list(), branches=branches)
list()
> head(branches$getStore(), 2)
$`Hornet Sportabout`
[1] "18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3 "

$`Toyota Corolla`
[1] "33.9   4  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1    4 "

答案 1 :(得分:2)

对于其他可能尝试向M.Morgan学习的人 - 这是完整的代码

fileName = system.file("exampleData", "mtcars.xml", package = "XML")

ourBranches <- function() {
  store <- new.env() 
  record <- function(x, ...) {
    key <- xmlAttrs(x)[["id"]]
    value <- xmlValue(x)
    store[[key]] <- value
  }
  getStore <- function() as.list(store)
  list(record=record, getStore=getStore)
}

branches <- ourBranches()
xmlEventParse(fileName, list(), branches=branches)
head(branches$getStore(), 2)

答案 2 :(得分:0)

branches方法不保留事件的顺序。换句话说,&#39;记录的顺序&#39;在branches中,$ getStore()存储与原始xml文件中的存储不同。另一方面,处理程序方法可以保留顺序。这是代码:

fileName <- system.file("exampleData", "mtcars.xml", package="XML")
records <- new('list')
variable <- new('character')
tag.open <- new('character')
nvar <- 0
xmlEventParse(fileName, list(startElement = function (name, attrs) {
  tagName <<- name
  tag.open <<- c(name, tag.open)
  if (length(attrs)) {
    attributes(tagName) <<- as.list(attrs)
  }
}, text = function (x) {
  if (nchar(x) > 0) {
    if (tagName == "record") {
      record <- list()
      record[[attributes(tagName)$id]] <- x
      records <<- c(records, record)
    } else {
      if( tagName == 'variable') {
        v <- x
        variable <<- c( variable, v)
        nvar <<- nvar + 1
      }
    }
  }
}, endElement = function (name) {
  if( name == 'record') {
    print(paste(tag.open, collapse='>'))
  }
  tag.open <<- tag.open[-1]
}))

head(records,2)
$``Mazda RX4``
[1] "21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4"

$`Mazda RX4 Wag`
[1] "21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4"

variable
[1] "mpg"  "cyl"  "disp" "hp"   "drat" "wt"   "qsec" "vs"   "am"   "gear" "carb"

使用处理程序的另一个好处是可以捕获分层结构。换句话说,也可以保存祖先。此过程的关键点之一是使用全局变量,可以使用&#34;&lt;&lt; - &#34;而不是&#34;&lt; - &#34;。