在最初学习PYTHON的时候，只知道有DOM和SAX两种解析方法，但是其效率都不够理想，由于需要处理的文件数量太大，这两种方式耗时太高无法接受。
在网络搜索后发现，目前应用比较广泛，且效率相对较高的ElementTree也是一个比较多人推荐的算法，于是拿这个算法来实测对比，ElementTree也包括两种实现，一个是普通ElementTree（ET），一个是ElementTree.iterparse（ET_iter）。
本文将对DOM、SAX、ET、ET_iter四种方式进行横向对比，通过处理相同文件比较各个算法的用时来评估其效率。
程序中将四种解析方法均写为函数，在主程序中分别调用，来评估其解析效率。
解压后的XML文件内容示例为：
主程序函数调用部分代码为：
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print("文件计数：%d/%d." % (gz_cnt,paser_num))str_s,cnt = dom_parser(gz)#str_s,cnt = sax_parser(gz)#str_s,cnt = ET_parser(gz)#str_s,cnt = ET_parser_iter(gz)output.write(str_s)vs_cnt += cnt |
在最初的函数调用中函数返回两个值，但接收函数调用值时用两个变量分别调用，导致每个函数都要执行两次，之后修改为一次调用两个变量接收返回值，减少了无效调用。
1、DOM解析
函数定义代码：
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def dom_parser(gz): import gzip,cStringIO import xml.dom.minidom vs_cnt = 0 str_s = '' file_io = cStringIO.StringIO() xm = gzip.open(gz,'rb') print("已读入：%s.\n解析中：" % (os.path.abspath(gz))) doc = xml.dom.minidom.parseString(xm.read()) bulkPmMrDataFile = doc.documentElement #读入子元素 enbs = bulkPmMrDataFile.getElementsByTagName("eNB") measurements = enbs[0].getElementsByTagName("measurement") objects = measurements[0].getElementsByTagName("object") #写入csv文件 for object in objects: vs = object.getElementsByTagName("v") vs_cnt += len(vs) for v in vs: file_io.write(enbs[0].getAttribute("id")+' '+object.getAttribute("id")+' '+\ object.getAttribute("MmeUeS1apId")+' '+object.getAttribute("MmeGroupId")+' '+object.getAttribute("MmeCode")+' '+\ object.getAttribute("TimeStamp")+' '+v.childNodes[0].data+'\n') #获取文本值 str_s = (((file_io.getvalue().replace(' \n','\r\n')).replace(' ',',')).replace('T',' ')).replace('NIL','') xm.close() file_io.close() return (str_s,vs_cnt) |
程序运行结果：
**************************************************
程序处理启动。
输入目录为：/tmcdata/mro2csv/input31/。
输出目录为：/tmcdata/mro2csv/output31/。
输入目录下.gz文件个数为：12，本次处理其中的12个。
**************************************************
文件计数：1/12.
已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_234598_20160224060000.xml.gz.
解析中：
文件计数：2/12.
已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_233798_20160224060000.xml.gz.
解析中：
文件计数：3/12.
已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_123798_20160224060000.xml.gz.
解析中：
………………………………………
文件计数：12/12.
已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_235598_20160224060000.xml.gz.
解析中：
VS行计数：177849，运行时间：107.077867，每秒处理行数：1660。
已写入：/tmcdata/mro2csv/output31/mro_0001.csv。
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程序处理结束。
由于DOM解析需要将整个文件读入内存，并建立树结构，其内存消耗和时间消耗都比较高，但其优点在于逻辑简单，不需要定义回调函数，便于实现。
2、SAX解析
函数定义代码：
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def sax_parser(gz): import os,gzip,cStringIO from xml.parsers.expat import ParserCreate #变量声明 d_eNB = {} d_obj = {} s = '' global flag flag = False file_io = cStringIO.StringIO() #Sax解析类 class DefaultSaxHandler(object): #处理开始标签 def start_element(self, name, attrs): global d_eNB global d_obj global vs_cnt if name == 'eNB': d_eNB = attrs elif name == 'object': d_obj = attrs elif name == 'v': file_io.write(d_eNB['id']+' '+ d_obj['id']+' '+d_obj['MmeUeS1apId']+' '+d_obj['MmeGroupId']+' '+d_obj['MmeCode']+' '+d_obj['TimeStamp']+' ') vs_cnt += 1 else: pass #处理中间文本 def char_data(self, text): global d_eNB global d_obj global flag if text[0:1].isnumeric(): file_io.write(text) elif text[0:17] == 'MR.LteScPlrULQci1': flag = True #print(text,flag) else: pass #处理结束标签 def end_element(self, name): global d_eNB global d_obj if name == 'v': file_io.write('\n') else: pass #Sax解析调用 handler = DefaultSaxHandler() parser = ParserCreate() parser.StartElementHandler = handler.start_element parser.EndElementHandler = handler.end_element parser.CharacterDataHandler = handler.char_data vs_cnt = 0 str_s = '' xm = gzip.open(gz,'rb') print("已读入：%s.\n解析中：" % (os.path.abspath(gz))) for line in xm.readlines(): parser.Parse(line) #解析xml文件内容 if flag: break str_s = file_io.getvalue().replace(' \n','\r\n').replace(' ',',').replace('T',' ').replace('NIL','') #写入解析后内容 xm.close() file_io.close() return (str_s,vs_cnt) |
程序运行结果：
**************************************************
程序处理启动。
输入目录为：/tmcdata/mro2csv/input31/。
输出目录为：/tmcdata/mro2csv/output31/。
输入目录下.gz文件个数为：12，本次处理其中的12个。
**************************************************
文件计数：1/12.
已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_234598_20160224060000.xml.gz.
解析中：
文件计数：2/12.
已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_233798_20160224060000.xml.gz.
解析中：
文件计数：3/12.
已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_123798_20160224060000.xml.gz.
解析中：
.........................................
文件计数：12/12.
已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_235598_20160224060000.xml.gz.
解析中：
VS行计数：177849，运行时间：14.386779，每秒处理行数：12361。
已写入：/tmcdata/mro2csv/output31/mro_0001.csv。
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程序处理结束。
SAX解析相比DOM解析，运行时间大幅缩短，由于SAX采用逐行解析，对于处理较大文件其占用内存也少，因此SAX解析是目前应用较多的一种解析方法。其缺点在于需要自己实现回调函数，逻辑较为复杂。
3、ET解析
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def ET_parser(gz): import os,gzip,cStringIO import xml.etree.cElementTree as ET vs_cnt = 0 str_s = '' file_io = cStringIO.StringIO() xm = gzip.open(gz,'rb') print("已读入：%s.\n解析中：" % (os.path.abspath(gz))) tree = ET.ElementTree(file=xm) root = tree.getroot() for elem in root[1][0].findall('object'): for v in elem.findall('v'): file_io.write(root[1].attrib['id']+' '+elem.attrib['TimeStamp']+' '+elem.attrib['MmeCode']+' '+\ elem.attrib['id']+' '+ elem.attrib['MmeUeS1apId']+' '+ elem.attrib['MmeGroupId']+' '+ v.text+'\n') vs_cnt += 1 str_s = file_io.getvalue().replace(' \n','\r\n').replace(' ',',').replace('T',' ').replace('NIL','') #写入解析后内容 xm.close() file_io.close() return (str_s,vs_cnt) |
程序运行结果：
**************************************************
程序处理启动。
输入目录为：/tmcdata/mro2csv/input31/。
输出目录为：/tmcdata/mro2csv/output31/。
输入目录下.gz文件个数为：12，本次处理其中的12个。
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文件计数：1/12.
已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_234598_20160224060000.xml.gz.
解析中：
文件计数：2/12.
已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_233798_20160224060000.xml.gz.
解析中：
文件计数：3/12.
已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_123798_20160224060000.xml.gz.
解析中：
...........................................
文件计数：12/12.
已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_235598_20160224060000.xml.gz.
解析中：
VS行计数：177849，运行时间：4.308103，每秒处理行数：41282。
已写入：/tmcdata/mro2csv/output31/mro_0001.csv。
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程序处理结束。
相较于SAX解析，ET解析时间更短，并且函数实现也比较简单，所以ET具有类似DOM的简单逻辑实现且匹敌SAX的解析效率，因此ET是目前XML解析的首选。
4、ET_iter解析
函数定义代码：
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def ET_parser_iter(gz): import os,gzip,cStringIO import xml.etree.cElementTree as ET vs_cnt = 0 str_s = '' file_io = cStringIO.StringIO() xm = gzip.open(gz,'rb') print("已读入：%s.\n解析中：" % (os.path.abspath(gz))) d_eNB = {} d_obj = {} i = 0 for event,elem in ET.iterparse(xm,events=('start','end')): if i >= 2: break elif event == 'start': if elem.tag == 'eNB': d_eNB = elem.attrib elif elem.tag == 'object': d_obj = elem.attrib elif event == 'end' and elem.tag == 'smr': i += 1 elif event == 'end' and elem.tag == 'v': file_io.write(d_eNB['id']+' '+d_obj['TimeStamp']+' '+d_obj['MmeCode']+' '+d_obj['id']+' '+\ d_obj['MmeUeS1apId']+' '+ d_obj['MmeGroupId']+' '+str(elem.text)+'\n') vs_cnt += 1 elem.clear() str_s = file_io.getvalue().replace(' \n','\r\n').replace(' ',',').replace('T',' ').replace('NIL','') #写入解析后内容 xm.close() file_io.close() return (str_s,vs_cnt) |
程序运行结果：
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程序处理启动。
输入目录为：/tmcdata/mro2csv/input31/。
输出目录为：/tmcdata/mro2csv/output31/。
输入目录下.gz文件个数为：12，本次处理其中的12个。
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文件计数：1/12.
已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_234598_20160224060000.xml.gz.
解析中：
文件计数：2/12.
已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_233798_20160224060000.xml.gz.
解析中：
文件计数：3/12.
已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_123798_20160224060000.xml.gz.
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文件计数：12/12.
已读入：/tmcdata/mro2csv/input31/TD-LTE_MRO_NSN_OMC_235598_20160224060000.xml.gz.
解析中：
VS行计数：177849，运行时间：3.043805，每秒处理行数：58429。
已写入：/tmcdata/mro2csv/output31/mro_0001.csv。
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程序处理结束。
在引入了ET_iter解析后，解析效率比ET提升了近50%，而相较于DOM解析更是提升了35倍，在解析效率提升的同时，由于其采用了iterparse这个循序解析的工具，其内存占用也是比较小的。
所以，小伙伴们，请好好利用这几种工具吧。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
