Python解析XML的高效对比：DOM、SAX、ET与ET_iter

本文主要探讨了在Python中解析XML的四种常见方式：DOM、SAX、ElementTree（ET）以及ElementTree的迭代解析器（ET_iter）。在早期学习Python时，DOM和SAX是常用的解析方法，但由于它们在处理大型XML文件时效率较低，不适合处理大量数据。因此，作者引入了ElementTree，特别是ET和ET_iter，这两种方式因其较高的效率和广泛应用而被推荐。 首先，DOM解析方法采用了Python的xml.dom.minidom模块，它将整个XML文档加载到内存中，形成一个树形结构，便于遍历和操作。DOM解析的主要缺点是内存消耗大，不适合处理大型XML文件，因为它会将整个文档读入内存。 其次，SAX解析器（没有在文中具体实现，但通常基于xml.sax模块）是一种事件驱动的解析方式，逐行读取XML文件，不会一次性加载整个文档。这种方式内存占用较小，但需要编写更多的处理代码来跟踪当前状态，对程序员的编程技巧要求较高。 ElementTree（ET）是另一种解析方式，它提供了一个更易用的API来处理XML，与DOM不同，ET可以边读边解析，不需要一次性加载整个文档。ET在效率上优于DOM，尤其是当处理大型文件时，但它仍然可以通过iterparse（ET_iter）进一步优化。 ET_iter是一种迭代解析器，它通过生成器函数逐步处理XML文档，每次只返回一个小块数据，这使得内存消耗极低，尤其适用于流式处理大型XML文件。ET_iter提供了更好的性能和内存管理，适合于实时处理或者有限内存环境。 文章通过编写四个解析函数，并在主程序中依次调用来比较它们的效率，通过统计处理文件的时间来评估每个方法的性能。在最初版本中，每个函数返回两个值导致调用重复，后来优化了代码，一次调用接收两个变量，减少了不必要的函数调用次数。 这篇文章为Python开发者提供了一种比较实用的方法来选择适合自己应用场景的XML解析方式，尤其是在面对大规模数据和内存限制时，ET和ET_iter通常是更为优选的选择。