【Python–XML文件读写】XML文件读写详解

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【Python--XML文件读写】XML文件读写详解
- 1. 前言
- - 1.1 介绍
  - 1.2 用法
- 2. xml文件内容形式
- 3. xml文件读写
- - 3.1 项目框架
  - 3.1 写入操作（创建）（create_xml.py）
  - 3.2 读取操作（解析）（read_xml.py）
- 4. 参考

1. 前言

1.1 介绍

XML 指可扩展标记语言XML ，常被设计用来传输和存储数据。

XML 是一种固有的分层数据格式，最自然的表示方式是使用树。 ET为此有两个类 - ElementTree将整个 XML 文档表示为一棵树，并 Element表示该树中的单个节点。与整个文档的交互（从文件读取和写入/从文件写入）通常在ElementTree级别上完成。与单个 XML 元素及其子元素的交互是在Element级别上完成的。

其内元素称作子节点通过 parse() 解析xml文本，返回根元素 tree。（一级节点Annotation）通过对 tree 进行findall操作，可到到带有指定标签的节点（二级节点eg：filename，object）。

1.2 用法

xml.etree.ElementTree模块实现了用于解析和创建 XML 数据的简单高效的 API。 Element对象有以下常用属性：

tag: 标签
findall() : 只找到带有标签的所有节点
append() : 增加新节点
set()：增加或者修改属性
text: 去除标签，获得标签中的内容。
attrib: 获取标签中的属性和属性值。
remove()：删除节点
保存xml文件： ElementTree.write()

2. xml文件内容形式

在这里插入图片描述

3. xml文件读写

3.1 项目框架

在这里插入图片描述

3.1 写入操作（创建）（create_xml.py）

from xml.etree.ElementTree import Element
from xml.etree.ElementTree import SubElement
from xml.etree.ElementTree import ElementTree
from xml.dom import minidom'''
生成对应的label, 也就是xml文件
'''# 该函数使xml文件更加美观，也就是换行和缩进
def prettyXml(element, indent, newline, level = 0):'''参数:elemnt为传进来的Elment类;indent用于缩进;newline用于换行;'''# 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)def create(root_dir, img_name, bg_size, count, tg_loca):'''root_dir: 要写到得文件夹下img_name: 对应样本的文件名bg_size: 图片的大小 (w, h)count: 目标的个数tg_loca: 裂缝目标的位置 list[(x_tl, y_tl, x_br, y_br)]'''# 1 annotationannotation = Element('annotation')# 1-1 filenamefilename = SubElement(annotation, 'filename')filename.text = img_name# 1-2 object_countobject_count = SubElement(annotation, 'object_count')object_count.text = str(count)# 1-3 size# -------------------size start--------------------------size = SubElement(annotation, 'size')# 1-3-1 widthwidth = SubElement(size, 'width')width.text = str(bg_size[0])# 1-3-2 heightheight = SubElement(size, 'height')height.text = str(bg_size[1])# 1-3-3 depthdepth = SubElement(size, 'depth')depth.text = '1'# -------------------size end--------------------------# 1-4 segmentedsegmented = SubElement(annotation, 'segmented')segmented.text = '0'# 1-(5 : 5 + count) objectfor i in range(0, count):object = SubElement(annotation, 'object')# 1-(:)-1 namename = SubElement(object, 'name')name.text = 'Crack'# 1-(:)-2 posepose = SubElement(object, 'pose')pose.text = 'Unspecified'# 1-(:)-3 truncatedtruncated = SubElement(object, 'truncated')truncated.text = str(i)# 1-(:)-4 difficultdifficult = SubElement(object, 'difficult')difficult.text = '0'# 1-(:)-5 bndbox# ---------------------bndbox start------------------------------bndbox = SubElement(object, 'bndbox')# xminxmin = SubElement(bndbox, 'xmin')xmin.text = str(tg_loca[i][0])# yminymin = SubElement(bndbox, 'ymin')ymin.text = str(tg_loca[i][1])# xmaxxmax = SubElement(bndbox, 'xmax')xmax.text = str(tg_loca[i][2])# ymaxymax = SubElement(bndbox, 'ymax')ymax.text = str(tg_loca[i][3])# ---------------------bndbox end------------------------------tree = ElementTree(annotation)root = tree.getroot()  prettyXml(root, '\t', '\n')# write out xml datatree.write(root_dir + img_name + '.xml', encoding = 'utf-8')root_dir = "./"
img_name = 'img.jpg'
bg_size = (1024, 1024)
count = 2
tg_loca = [(12, 12, 512, 512), (12, 513, 1000, 1000)]create(root_dir, img_name, bg_size, count, tg_loca)

得到的xml文件如下：

3.2 读取操作（解析）（read_xml.py）

import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFontdef parse_rec(pic_path, filename):"""解析xml"""tree = ET.parse(filename)  # 解析读取xml函数objects = []coordinate = []for xml_name in tree.findall('filename'):img_path = os.path.join(pic_path, xml_name.text)for obj in tree.findall('object'):obj_struct = {'name': obj.find('name').text, 'pose': obj.find('pose').text,'truncated': int(obj.find('truncated').text), 'difficult': int(obj.find('difficult').text)}bbox = obj.find('bndbox')obj_struct['bbox'] = [int(bbox.find('xmin').text),int(bbox.find('ymin').text),int(bbox.find('xmax').text),int(bbox.find('ymax').text)]objects.append(obj_struct)for obj_one in objects:xmin = int(obj_one['bbox'][0])ymin = int(obj_one['bbox'][1])xmax = int(obj_one['bbox'][2])ymax = int(obj_one['bbox'][3])label = obj_one['name']coordinate.append([xmin,ymin,xmax,ymax,label])return coordinate, img_pathdef visualise_gt(objects, img_path, now_path):img = Image.open(img_path)draw = ImageDraw.ImageDraw(img)for obj in objects:xmin = obj[0]ymin = obj[1]xmax = obj[2]ymax = obj[3]label = obj[4]draw.rectangle(((xmin, ymin), (xmax, ymax)), fill=None, outline="white")draw.text((xmin + 10, ymin), label, "blue")img.save(now_path)if __name__ == "__main__":# 图片路径pic_path = "."# xml文件路径xml_path = "./img.jpg.xml"# 解析后存放地址now_path = "./img_now.jpg"# obj_context：返回一个含有所有标注的信息，img_dir：原始图片路径obj_context, img_path = parse_rec(pic_path, xml_path)visualise_gt(obj_context, img_path, now_path)