看代码吧~
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# -*- coding:utf-8 -*- import os import json import numpy as np #from xml.etree import ElementTree as etree from xml.etree.ElementTree import Element from xml.etree.ElementTree import SubElement from xml.etree.ElementTree import ElementTree imagePath = r 'E:\Desktop\SteelCoilsDetection\test\images' jsonPath = r 'E:\Desktop\SteelCoilsDetection\test\json' savePath = r 'E:\Desktop\SteelCoilsDetection\test\xml' jsonList = os.listdir(jsonPath) for jsonName in jsonList: print (jsonName) readPath = os.path.join(jsonPath, jsonName) # 打开json文件 with open (readPath, 'r' ) as file_loader: jsonDic = json.load(file_loader) # print(jsonDic.keys()) # dict_keys(['version', 'flags', 'shapes', 'imagePath', 'imageData', 'imageHeight', 'imageWidth']) # 生成xml文件 annotation = Element( 'annotation' ) folder = SubElement(annotation, 'folder' ) folder.text = "images" filename = SubElement(annotation, 'filename' ) filename.text = jsonName.split( '.' )[ 0 ] path = SubElement(annotation, 'path' ) path.text = imagePath + jsonName.split( '.' )[ 0 ] source = SubElement(annotation, 'source' ) database = SubElement(source, 'database' ) database.text = "Unknown" size = SubElement(annotation, 'size' ) width = SubElement(size, 'width' ) width.text = str (jsonDic[ 'imageWidth' ]) height = SubElement(size, 'height' ) height.text = str (jsonDic[ 'imageHeight' ]) depth = SubElement(size, 'depth' ) depth.text = "3" segmented = SubElement(annotation, 'segmented' ) segmented.text = "0" for shape in jsonDic[ 'shapes' ]: if shape[ "label" ] = = 'a' : continue object = SubElement(annotation, 'object' ) name = SubElement( object , 'name' ) name.text = shape[ "label" ] pose = SubElement( object , 'pose' ) pose.text = 'Unspecified' truncated = SubElement( object , 'truncated' ) truncated.text = str ( 0 ) difficult = SubElement( object , 'difficult' ) difficult.text = str ( 0 ) points = shape[ 'points' ] mritx = np.array(points) xxmin = min (mritx[:, 0 ]) xxmax = max (mritx[:, 0 ]) yymin = min (mritx[:, 1 ]) yymax = max (mritx[:, 1 ]) bndbox = SubElement( object , 'bndbox' ) xmin = SubElement(bndbox, 'xmin' ) xmin.text = str ( int (xxmin)) ymin = SubElement(bndbox, 'ymin' ) ymin.text = str ( int (yymin)) xmax = SubElement(bndbox, 'xmax' ) xmax.text = str ( int (xxmax)) ymax = SubElement(bndbox, 'ymax' ) ymax.text = str ( int (yymax)) tree = ElementTree(annotation) tree.write(os.path.join(savePath, jsonName.split( '.' )[ 0 ] + '.xml' ), encoding = 'utf-8' ) |
美化:
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# -*- coding:utf-8 -*- import os from xml.etree import ElementTree # 导入ElementTree模块 # elemnt为传进来的Elment类,参数indent用于缩进,newline用于换行 def prettyXml(element, indent, newline, level = 0 ): # 判断element是否有子元素 if element: # 如果element的text没有内容 if element.text = = None or element.text.isspace(): element.text = newline + indent * (level + 1 ) else : element.text = newline + indent * (level + 1 ) + element.text.strip() + newline + indent * (level + 1 ) # 此处两行如果把注释去掉,Element的text也会另起一行 #else: #element.text = newline + indent * (level + 1) + element.text.strip() + newline + indent * level temp = list (element) # 将elemnt转成list for subelement in temp: # 如果不是list的最后一个元素,说明下一个行是同级别元素的起始,缩进应一致 if temp.index(subelement) < ( len (temp) - 1 ): subelement.tail = newline + indent * (level + 1 ) else : # 如果是list的最后一个元素, 说明下一行是母元素的结束,缩进应该少一个 subelement.tail = newline + indent * level # 对子元素进行递归操作 prettyXml(subelement, indent, newline, level = level + 1 ) dir = r 'E:\Desktop\SteelCoilsDetection\test\xml' for fileName in os.listdir( dir ): print (fileName) tree = ElementTree.parse(os.path.join( dir , fileName)) #解析test.xml这个文件,该文件内容如上文 root = tree.getroot() #得到根元素,Element类 prettyXml(root, '\t' , '\n' ) # 执行美化方法 #ElementTree.dump(root) #显示出美化后的XML内容 tree.write(os.path.join( dir , fileName), encoding = 'utf-8' ) |
补充:Python 标准库 xml 详解
对于简单的 XML 解析处理, 可以使用标准库 xml, 相对于第三方库 lxml, xml 无需额外安装, 但 xml 是用 Python 实现的, 性能不如 lxml
XML 的解析功能主要由 xml.etree.ElementTree 模块完成, 其中包含两个类, ElementTree 用于表示整个 XML 文档, 而 Element 表示文档中的一个节点
示例数据, 命名为 book.xml
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<? xml version = "1.0" ?> < bookstore > < book name = "西游记" > < author >吴承恩</ author > < dynasty >明朝</ dynasty > < similar name = "封神演义" author = "许仲琳" /> </ book > < book name = "红楼梦" > < author >曹雪芹</ author > < dynasty >清朝</ dynasty > </ book > < book name = "三国演义" > < author >罗贯中</ author > < dynasty >明末清初</ dynasty > < similar name = "三国志" author = "陈寿" /> </ book > </ bookstore > |
导入要解析的 XML 文档, 并获取文档的根节点
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import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse( "./book.xml" ) root = tree.getroot() |
也可以直接解析字符串
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with open ( "./book.xml" ) as fp: root = ET.fromstring(fp.read()) |
对于每一个节点 Element:
通过列表接口可以访问直接子节点
通过字典接口可以访问属性节点, 也可通过 attrib 属性(例如 root.attrib)得到真正的字典
其他还有 tag 属性表示标签名, text 表示其包含的文本内容
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# 遍历直接子节点 for book in root: print (book.tag, book.attrib, book.get( "name" )) # 访问根节点下的第2个子节点, 再向下访问第1个子节点的文本, 也就是 "<author>曹雪芹</author>" author = root[ 1 ][ 0 ].text print ( type (author), author) |
打印输出
book {'name': '西游记'} 西游记
book {'name': '红楼梦'} 红楼梦
book {'name': '三国演义'} 三国演义
<class 'str'> 曹雪芹
获取到的文本结果与 lxml 不同, 这里的结果直接是字符串类型
递归函数, 可以遍历所有的后代节点
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# 递归选择所有标签名为 "similar" 的节点 for book in root. iter ( "similar" ): print (book.attrib) |
打印输出
{'name': '封神演义', 'author': '许仲琳'}
{'name': '三国志', 'author': '陈寿'}
XPath 语法
XPath 类似于文件路径, 路径中最末尾的部分表示要提取的内容, 分隔符有两种, "/"表示直接子节点的关系, "//"表示所有的子节点
语法 | 含义 |
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tag | 匹配特定标签 |
* | 匹配所有元素 |
. | 当前节点, 用于相对路径 |
… | 父节点 |
[@attrib] | 匹配包含 attrib 属性的节点 |
[@attrib=‘value'] | 匹配 attrib 属性等于 value 的节点 |
[tag] | 匹配包含直接子节点 tag 的节点 |
[tag=‘text'] | 匹配包含直接子节点 tag 且子节点文本内容为 text 的节点 |
[n] | 匹配第 n 个节点 |
[] 前面必须有标签名, book[@name][similar] 匹配带有 name 属性以及 similar 直接子节点的 book 节点, 然后将 book[@name][similar] 置于 XPath 路径中, 例如 “/bookstore/book[@name][similar]”
可以通过 Element 对象的方法 findall(path) 和 find(path) 使用 XPath 语法, 次时路径是从 Element 代表的节点开始, 也可以通过 ElementTree 对象调用 findall 与 find, 相当于路径从根节点开始
匹配到节点, findall 返回所有匹配节点的列表, find 返回首个匹配节点, 没有匹配到节点时, findall 返回空列表, find 返回 None
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# . 表示 bookstore 节点 author_1 = tree.find( "./book[@name='红楼梦']/author" ).text author_2 = tree.findtext( "./book[@name='红楼梦']/author" ) print ( "红楼梦作者:" , author_1, author_2) author_3 = root.find( "./book/similar[@name='三国志']" ).get( "author" ) print ( "三国志作者:" , author_3) |
打印结果
红楼梦作者: 曹雪芹 曹雪芹
三国志作者: 陈寿
findtext 类似于 find, 直接获取节点的文本内容
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books_1 = root.findall( "./book[similar]" ) # 对于直接子节点, 可以省略 ./ books_2 = root.findall( "book[similar]" ) print (books_1 = = books_2) for book in books_1: print (book[ 0 ].text, book[ 1 ].text) |
打印结果
True
吴承恩 明朝
罗贯中 明末清初
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39715012/article/details/115210307