python 轮循xml 解析 案例

好的，以下是一个简单的Python轮询解析XML的案例代码：

import xml.etree.ElementTree as ET
import time

def parse_xml(xml_data):
    root = ET.fromstring(xml_data)
    # 在这里编写根据具体xml结构的解析代码
    # ...

# 轮询解析xml
while True:
    try:
        # 模拟发送请求并获取xml数据
        response = requests.get('http://example.com/api/data.xml')
        xml_data = response.content
        # 解析xml数据
        parse_xml(xml_data)
    except Exception as e:
        print(f'解析xml时发生错误：{e}')
    # 每隔一定时间轮询一次
    time.sleep(60)

上述代码中，我们定义了一个`parse_xml()`函数来解析xml数据，然后在一个无限循环中轮询发送请求并解析xml数据。在这个例子中，我们每隔60秒轮询一次，您可以根据具体需求来调整轮询的频率。

当然，在实际应用中，您需要注意一些细节问题，例如错误处理、请求失败的重试逻辑、多线程并发处理等等。

相关问题

python beautifulsoup案例

Python Beautiful Soup 是一个用于解析 HTML 和 XML 文档的 Python 库。它可以帮助我们从网页中提取出需要的数据，例如链接、图片、文本等等。它的使用非常简单，只需要安装库并导入即可。下面是一个 Python Beautiful Soup 的案例：

假设我们要从一个网页中提取出所有的链接，我们可以使用以下代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.baidu.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

links = []
for link in soup.find_all('a'):
    links.append(link.get('href'))

print(links)

这段代码首先使用 requests 库获取了百度首页的 HTML 内容，然后使用 BeautifulSoup 解析 HTML。接着，我们使用 find_all 方法找到所有的 a 标签，然后使用 get 方法获取每个标签的 href 属性，最后将所有链接保存在一个列表中并打印出来。

这只是 Python Beautiful Soup 的一个简单案例，它还有很多其他的用法，例如解析 XML、查找特定标签、过滤标签等等。如果你想深入了解 Python Beautiful Soup，可以查看官方文档或者参考其他教程。

python爬虫案例人物

当谈到Python爬虫案例中的人物时，有几个非常著名的人物和项目可以提及：

1. Aaron Swartz（亚伦·斯沃茨）：他是一个计算机程序员和活动家，他在2008年创建了"网站抓取"工具Beautiful Soup，这是一个用于解析HTML和XML文档的Python库，被广泛用于爬取网页数据。

2. Scrapy团队：Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，由Pablo Hoffman和其他开发者创建。Scrapy提供了一套高级API和工具，使得爬取网页数据变得更加简单和高效。

3. Kevin Rose（凯文·罗斯）：他是Digg的创始人之一，Digg是一个社交新闻网站。他在2009年创建了一个名为"Python爬虫实战"的视频教程，该教程介绍了如何使用Python进行网页爬取。

4. Reddit爬虫开发者：Reddit是一个社交新闻聚合、讨论和评级网站。许多开发者使用Python来编写Reddit爬虫，以获取和分析Reddit上的数据。

5. Instagram爬虫开发者：Instagram是一个流行的社交媒体平台，许多开发者使用Python来编写爬虫，以获取用户信息、图片和其他相关数据。