WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Замена строки регулярным выражением в lxml

Я использую Python 2.7, lxml 3.7.3 и расширение exlst для извлечения данные из XML с помощью XPath. Я могу использовать расширение регулярного выражения при тестировании узлов, как это предлагает документация lxml. Выдержка:

>>> regexpNS = "https://exslt.org/regular-expressions"
>>> find = etree.XPath("//*[re:test(., '^abc$', 'i')]",
...                    namespaces={'re':regexpNS})

>>> root = etree.XML("<root><a>aB</a><b>aBc</b></root>")   
>>> print(find(root)[0].text)
aBc

Я хочу использовать выражение xpath только для создания подстроки узла text(). Как мне это сделать?

26.10.2017

  • Какой результат вы ожидаете здесь? 26.10.2017
  • Не уверен, что вы спрашиваете. Можете ли вы привести пример с выводом, который вы получаете сейчас, и выводом, который вы ожидаете? 26.10.2017

Ответы:


1

Чтобы использовать выражение xpath здесь, можно было бы сделать

import xml.etree.ElementTree as ET
root = ET.fromstring("<root><a>aB</a><b>aBc</b></root>")

for item in root.findall(".//b"):
    print(item.text)
    # aBc

См. их страницу документации< /a> для получения дополнительных примеров.

26.10.2017
Новые материалы

Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..

Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..


Для любых предложений по сайту: [email protected]