Python 解析XML文件

Python 解析XML文件，首先通过解析一个XML（Extensible Markup Language）文件获得原始经纬度数据。该过程将展示封装Python中不那么函数式的一些语言特征，来生成一组可迭代序列的方法。

借助xml.etree模块，解析后返回的ElementTree对象通过findall()方法遍历处理后的数据。

待处理的目标数据的XML代码如下所示：

<Placemark><Point>
<coordinates>-76.33029518659048,
    37.54901619777347,0</coordinates>
</Point></Placemark>

该文件包含多个<Placemark>标签，每个这样的标签中又包含点和坐标结构体，这是包含地理位置信息的KML（Keyhole Markup Language）文件的典型格式。

解析XML文件的方法可以抽象为两个层次，底层方法负责定位各种标签、属性值以及文档内容，上层方法负责从文本和属性值中抽取有用的对象。

底层处理方法如下所示：

import xml.etree.ElementTree as XML
from typing import Text, List, TextIO, Iterable
def row_iter_kml(file_obj: TextIO) -> Iterable[List[Text]]:
    ns_map = {
        "ns0": "http://www.opengis.net/kml/2.2",
        "ns1": "http://www.google.com/kml/ext/2.2"}
    path_to_points= ("./ns0:Document/ns0:Folder/ns0:Placemark/"
          "ns0:Point/ns0:coordinates")
    doc = XML.parse(file_obj)
    return (comma_split(Text(coordinates.text))
            for coordinates in
            doc.findall(path_to_points, ns_map))

函数以with语句中文件对象的文本为输入，返回结果是基于经纬度数值对创建的生成器，用于生成包含数据的列表对象。解析XML文件的过程中，该函数包含一个简单的静态字典对象和ns_map对象，提供作为搜索目标的XML标签的命名空间映射信息，字典对象则供负责处理XML文件的ElementTree.findall()方法使用。

解析的主体是一个生成器函数，通过doc.findall()方法定位一系列标签，这些标签作为comma_split()函数的参数，把目标文本转换为一组以逗号分隔的序列值。

其中的comma_split()是字符串split()方法的函数版本，具体实现如下：

def comma_split(text: Text) -> List[Text]:
    return text.split(",")

通过将对象方法包装为前缀式函数，保证了语言风格的统一。另外通过添加类型标示，明确指出函数将文本转换成了由文本值组成的列表。如果没有类型标示，将会有两个不同的split()潜在实现：分割字节数组的和分割字符串的。在Python 3中，类型Text是str的别名。

函数的返回结果是由行数据组成的可迭代序列，每行包含3个字符串，分别代表路径上一个点的经度、纬度和海拔高度。至此，数据仍不可用，需要进一步抽取经度值和纬度值，并把它们转换为浮点数。

底层解析方法将原始数据转换为可迭代元组（或者序列），使得我们能以相对简单一致的方法处理数据文件。第3章介绍了如何将CSV（comma separated values，逗号分隔值）文件转换为元组序列。第6章将详述该话题，介绍不同的解析方法。

上面函数的解析结果如下所示：

[['-76.33029518659048', '37.54901619777347', '0'],
 ['-76.27383399999999', '37.840832', '0'],
 ['-76.459503', '38.331501', '0'],
 etc.
 ['-76.47350299999999', '38.976334', '0']]

每一行是<ns0:coordinates>标记文本经其中的逗号分隔之后得到的列表，包括东西向经度、北南向纬度及海拔高度。稍后将继续创建函数来处理这些计算结果，以得到最终可用的数据。