首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python读取大型xml文件并保存为csv文件

的方法如下:

  1. 首先,你可以使用Python的内置库xml.etree.ElementTree来解析XML文件。这个库提供了一个简单的API来处理XML数据。
  2. 使用xml.etree.ElementTree.parse()函数来解析XML文件,并获取根元素。
  3. 遍历根元素的子元素,提取所需的数据,并将其保存到一个列表或字典中。
  4. 使用Python的内置库csv来创建一个CSV文件,并将提取的数据写入CSV文件中。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import xml.etree.ElementTree as ET
import csv

def parse_xml(xml_file):
    tree = ET.parse(xml_file)
    root = tree.getroot()

    data = []
    for child in root:
        # 提取所需的数据,可以根据XML文件的结构进行相应的处理
        # 示例中假设XML文件的结构为<item><name>...</name><price>...</price></item>
        name = child.find('name').text
        price = child.find('price').text

        # 将提取的数据保存到列表中
        data.append([name, price])

    return data

def save_to_csv(data, csv_file):
    with open(csv_file, 'w', newline='') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerow(['Name', 'Price'])  # 写入CSV文件的表头
        writer.writerows(data)  # 写入数据行

if __name__ == '__main__':
    xml_file = 'large.xml'  # 替换为你的XML文件路径
    csv_file = 'output.csv'  # 替换为你想保存的CSV文件路径

    data = parse_xml(xml_file)
    save_to_csv(data, csv_file)

这个示例代码假设XML文件的结构为<item><name>...</name><price>...</price></item>,你可以根据实际情况修改代码以适应你的XML文件结构。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云对象存储(COS),它提供了高可靠、低成本的云端存储服务,适用于存储和处理大规模非结构化数据。你可以使用腾讯云COS来存储和管理你的XML文件和CSV文件。详细信息请参考腾讯云COS的产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Delphi使用NativeXml处理XML(二)

4.1.类(Classes) 4.1.1.TComponentAccess类   TComponentAccess = class(TComponent) 4.1.1.1.ComponentState   property ComponentState; 4.1.1.2.SetComponentState   procedure SetComponentState(const AState: TComponentState); 4.1.2.TNativeXml类   TNativeXml = class(TPersistent)   TNativeXml是XML文件的载体。创建一个TNativeXml,然后使用方法LoadFromFile、LoadFromStream或ReadFromString加载XML文档到内存中。或者从头开始使用Root.NodeNew添加节点,并最终SaveToFile和SaveToStream保存结果为一个XML文档。用属性Xmlformat = xfReadable确保缩进(易读)输出。 4.1.2.1.AbortParsing   property AbortParsing: boolean;   如果您使用一个SAX-like方式的OnNodeNew和OnNodeLoaded事件,并要中止解析过程,设置AbortParsing为True。例如:

03

构建自动车牌识别系统

在上面的架构中,有六个模块。标记、训练、保存模型、OCR和模型管道,以及RESTful API。但是本文只详细介绍前三个模块。过程如下。首先,我们将收集图像。然后使用python GUI开发的开源软件图像标注工具对图像进行车牌或号牌的标注。然后在对图像进行标记后,我们将进行数据预处理,在TensorFlow 2中构建和训练一个深度学习目标检测模型(Inception Resnet V2)。完成目标检测模型训练过程后,使用该模型裁剪包含车牌的图像,也称为关注区域(ROI),并将该ROI传递给Python中的 Tesserac API。使用PyTesseract,我们将从图像中提取文本。最后我们将所有这些放在一起,并构建深度学习模型管道。在最后一个模块中,将使用FLASK Python创建一个Web应用程序项目。这样,我们可以将我们的应用程序发布供他人使用。

03
领券