【xml基本概念介绍】
XML 指可扩展标记语言（eXtensible Markup Language）。
XML 被设计用来传输和存储数据。
概念一:
# note: 每一个起始标签必须有对应的结束标签来闭合， 也可以写成
概念二:
概念三:
概念四:
# Note:如果一个元素即没有文本内容，也没有子元素，则为空元素。
概念五:
- A
- B
- C
概念六:
也可以通过xmlns:prefix声明来定义一个名字空间并取其名为prefix。
然后该名字空间中的每个元素都必须显式地使用这个前缀(prefix)来声明。
【XML几种解析方法】
常见的XML编程接口有DOM和SAX，这两种接口处理XML文件的方式不同，使用场合自然也就不同。
Python有三种方法解析XML: SAX，DOM，以及ElementTree:
1.SAX (Simple API for XML )
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Pyhton标准库包含SAX解析器，SAX用事件驱动模型，通过在解析XML的过程中触发一个个的事件并调用用户定义的回调函数来处理XML文件。SAX是一种基于事件驱动的API。利用SAX解析XML文档牵涉到两个部分:解析器和事件处理器。
解析器负责读取XML文档,并向事件处理器发送事件,如元素开始及结束事件;而事件处理器则负责对事件作出处理。
优点:SAX流式读取XML文件，比较快，占用内存少。
缺点:需要用户实现回调函数（handler）。
2.DOM(Document Object Model)
将XML数据在内存中解析成一个树，通过对树的操作来操作XML。一个DOM的解析器在解析一个XML文档时，一次性读取整个文档，把文档中所有元素保存在内存中的一个树结构里，之后你可以利用DOM提供的不同的函数来读取或修改文档的内容和结构，也可以把修改过的内容写入xml文件。
优点:使用DOM的好处是你不需要对状态进行追踪，因为每一个节点都知道谁是它的父节点，谁是子节点.
缺点:DOM需要将XML数据映射到内存中的树，一是比较慢，二是比较耗内存，使用起来也比较麻烦！
3.ElementTree(元素树)
ElementTree就像一个轻量级的DOM，具有方便友好的API。代码可用性好，速度快，消耗内存少。
相比而言，第三种方法，即方便，又快速，我们一直用它！下面介绍用元素树如何解析XML:
【ElementTree解析】
两种实现
ElementTree生来就是为了处理XML ，它在Python标准库中有两种实现。
一种是纯Python实现，例如: xml.etree.ElementTree
另外一种是速度快一点的: xml.etree.cElementTree
尽量使用C语言实现的那种，因为它速度更快，而且消耗的内存更少! 在程序中可以这样写:
try:
import xml.etree.cElementTree as ET
except ImportError:
import xml.etree.ElementTree as ET
常用方法
# 当要获取属性值时，用attrib方法。
# 当要获取节点值时，用text方法。
# 当要获取节点名时，用tag方法。
示例XML
bookone
booktwo
###########
## 加载XML
###########
方法一:加载文件
root = ET.parse('book.xml')
方法二:加载字符串
root = ET.fromstring(xmltext)
###########
## 获取节点
###########
方法一:获得指定节点->getiterator()方法
book_node = root.getiterator('list')
方法二:获得指定节点->findall()方法
book_node = root.findall('list')
方法三:获得指定节点->find()方法
book_node = root.find('list')
方法四:获得儿子节点->getchildren()
for node in book_node:
book_node_child = node.getchildren()[0]
print book_node_child.tag, '=> ', book_node_child.text
###########
## 例子01
###########
# coding=utf-8
try: # 导入模块
import xml.etree.cElementTree as ET
except ImportError:
import xml.etree.ElementTree as ET
root = ET.parse('book.xml') # 分析XML文件
books = root.findall('/list') # 查找所有根目录下的list的子节点
for book_list in books: # 对查找后的结果遍历
print "=" * 30 # 输出格式
for book in book_list: # 对每个子节点再进行遍历，找出里面你的属性及值
if book.attrib.has_key('id'): # 一句id来做条件判断
print "id:", book.attrib['id'] # 根据id打印出属性值
print book.tag + '=> ' + book.text # 输出标签及文本内容
print "=" * 30
输出结果:
==============================
head=> bookone
name=> python check
number=> 001
page=> 200
==============================
head=> booktwo
name=> python learn
number=> 002
page=> 300
==============================
