如果你使用python-benedict，就不需要使用lib特定的API。只需从XML初始化一个新实例并轻松管理它，因为它是dict子类。

安装很简单:pip install python-benedict

from benedict import benedict as bdict

# data-source can be an url, a filepath or data-string (as in this example)
data_source = """
<foo>
   <bar>
      <type foobar="1"/>
      <type foobar="2"/>
   </bar>
</foo>"""

data = bdict.from_xml(data_source)
t_list = data['foo.bar'] # yes, keypath supported
for t in t_list:
   print(t['@foobar'])

它支持并规范化多种格式的I/O操作:Base64, CSV, JSON, TOML, XML, YAML和查询字符串。

它在GitHub上经过了很好的测试和开源。披露:我是作者。

simplified_scrapy:一个新的库，我使用后就爱上了它。我向你推荐。

from simplified_scrapy import SimplifiedDoc
xml = '''
<foo>
   <bar>
      <type foobar="1"/>
      <type foobar="2"/>
   </bar>
</foo>
'''

doc = SimplifiedDoc(xml)
types = doc.selects('bar>type')
print (len(types)) # 2
print (types.foobar) # ['1', '2']
print (doc.selects('bar>type>foobar()')) # ['1', '2']

这里有更多的例子。这个库很容易使用。

为了简单起见，我建议使用xmltodict。

它将XML解析为OrderedDict;

>>> e = '<foo>
             <bar>
                 <type foobar="1"/>
                 <type foobar="2"/>
             </bar>
        </foo> '

>>> import xmltodict
>>> result = xmltodict.parse(e)
>>> result

OrderedDict([(u'foo', OrderedDict([(u'bar', OrderedDict([(u'type', [OrderedDict([(u'@foobar', u'1')]), OrderedDict([(u'@foobar', u'2')])])]))]))])

>>> result['foo']

OrderedDict([(u'bar', OrderedDict([(u'type', [OrderedDict([(u'@foobar', u'1')]), OrderedDict([(u'@foobar', u'2')])])]))])

>>> result['foo']['bar']

OrderedDict([(u'type', [OrderedDict([(u'@foobar', u'1')]), OrderedDict([(u'@foobar', u'2')])])])

你可以使用BeautifulSoup:

from bs4 import BeautifulSoup

x="""<foo>
   <bar>
      <type foobar="1"/>
      <type foobar="2"/>
   </bar>
</foo>"""

y=BeautifulSoup(x)
>>> y.foo.bar.type["foobar"]
u'1'

>>> y.foo.bar.findAll("type")
[<type foobar="1"></type>, <type foobar="2"></type>]

>>> y.foo.bar.findAll("type")[0]["foobar"]
u'1'
>>> y.foo.bar.findAll("type")[1]["foobar"]
u'2'

我建议使用declxml。

完全公开:我编写这个库是因为我正在寻找一种在XML和Python数据结构之间转换的方法，而不需要用ElementTree编写数十行强制解析/序列化代码。

使用declxml，您可以使用处理器声明性地定义XML文档的结构以及如何在XML和Python数据结构之间进行映射。处理器用于序列化和解析，也用于基本级别的验证。

解析成Python数据结构很简单:

import declxml as xml

xml_string = """
<foo>
   <bar>
      <type foobar="1"/>
      <type foobar="2"/>
   </bar>
</foo>
"""

processor = xml.dictionary('foo', [
    xml.dictionary('bar', [
        xml.array(xml.integer('type', attribute='foobar'))
    ])
])

xml.parse_from_string(processor, xml_string)

它产生输出:

{'bar': {'foobar': [1, 2]}}

还可以使用同一处理器将数据序列化为XML

data = {'bar': {
    'foobar': [7, 3, 21, 16, 11]
}}

xml.serialize_to_string(processor, data, indent='    ')

哪个产生以下输出

<?xml version="1.0" ?>
<foo>
    <bar>
        <type foobar="7"/>
        <type foobar="3"/>
        <type foobar="21"/>
        <type foobar="16"/>
        <type foobar="11"/>
    </bar>
</foo>

如果希望使用对象而不是字典，则可以定义处理器来在对象之间转换数据。

import declxml as xml

class Bar:

    def __init__(self):
        self.foobars = []

    def __repr__(self):
        return 'Bar(foobars={})'.format(self.foobars)


xml_string = """
<foo>
   <bar>
      <type foobar="1"/>
      <type foobar="2"/>
   </bar>
</foo>
"""

processor = xml.dictionary('foo', [
    xml.user_object('bar', Bar, [
        xml.array(xml.integer('type', attribute='foobar'), alias='foobars')
    ])
])

xml.parse_from_string(processor, xml_string)

哪个产生以下输出

{'bar': Bar(foobars=[1, 2])}

我推荐ElementTree。同样的API还有其他兼容的实现，比如lxml和Python标准库中的cElementTree;但是，在这种情况下，他们主要增加的是更快的速度——编程的容易程度取决于ElementTree定义的API。

首先从XML中构建一个Element实例根，例如使用XML函数，或者通过解析文件，例如:

import xml.etree.ElementTree as ET
root = ET.parse('thefile.xml').getroot()

或者在ElementTree中显示的许多其他方法中的任何一种。然后这样做:

for type_tag in root.findall('bar/type'):
    value = type_tag.get('foobar')
    print(value)

输出:

1
2