Wie wird XML in Python parsed? Mehrere Methoden werden behandelt.

Extensible Markup Language (XML) ist ein weit verbreitetes Format zum Speichern und Austauschen strukturierter Daten. XML-Dateien werden häufig zur Darstellung hierarchischer Daten verwendet, z. B. Konfigurationsdateien, Datenaustauschformate, Webdienstantworten und Website-Sitemaps.

Das Parsing von XML-Dateien in Python ist eine häufige Aufgabe, insbesondere für die Automatisierung manueller Prozesse wie die Verarbeitung von Daten, die aus Web-APIs abgerufen wurden, oder Web-Scraping.

In diesem Artikel lernen Sie einige der Bibliotheken kennen, die Sie zum Parsing von XML in Python verwenden können, darunter das ElementTree-Modul, die lxml-Bibliothek, minidom, Simple API for XML (SAX) und untangle.

Grundlegende Konzepte einer XML-Datei

Bevor Sie lernen, wie man XML in Python parst, müssen Sie verstehen, was eine XML-Schema-Definition (XSD) ist und aus welchen Elementen eine XML-Datei besteht. Dieses Verständnis kann Ihnen dabei helfen, die geeignete Python-Bibliothek für Ihre Parsing-Aufgabe auszuwählen.

XSD ist eine Schemaspezifikation, die die Struktur, den Inhalt und die Datentypen definiert, die in einem XML-Dokument zulässig sind. Sie dient als Syntax zur Validierung der Struktur und des Inhalts von XML-Dateien anhand eines vordefinierten Regelwerks.

Eine XML-Datei enthält in der Regel die Elemente Namespace, Root, Attribute, Elemente und Textinhalt, die zusammen strukturierte Daten darstellen.

Namespace
root
Attribute
Elemente
Textinhalt

Beispielsweise hat die Sitemap von Bright Data die folgende XML-Struktur:

urlset ist das Stammelement.
<urlset xsi:schemaLocation="http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9/sitemap.xsd> ist die für das urlset -Element spezifische Namespace-Deklaration, was bedeutet, dass die Regeln dieser Deklaration auch für das urlset- Element gelten. Alle darunter liegenden Elemente müssen dem in diesem Namespace festgelegten Schema entsprechen.
url ist das erste untergeordnete Element des Stammel ements.
loc ist das untergeordnete Element des url -Elements.

Nachdem Sie nun etwas mehr über XSD- und XML-Dateielemente wissen, wollen wir diese Informationen nutzen, um eine XML-Datei mit einigen Bibliotheken zu parsen.

Verschiedene Möglichkeiten zum Parsing von XML in Python

Zu Demonstrationszwecken verwenden Sie für dieses Tutorial die Bright Data-Sitemap, die im XML-Format verfügbar ist. In den folgenden Beispielen wird der Inhalt der Bright Data-Sitemap mit derPython-Bibliothek „requests” abgerufen.

Die Python-Bibliothek „requests“ ist nicht integriert, daher müssen Sie sie vor dem Fortfahren installieren. Dazu können Sie den folgenden Befehl verwenden:

pip install requests

ElementTree

DieElementTree XML-APIbietet eine einfache und intuitive API zum Parsing und Erstellen von XML-Daten in Python. Es handelt sich um ein integriertes Modul in der Standardbibliothek von Python, sodass Sie nichts explizit installieren müssen.

Sie können beispielsweise die Methodefindall()verwenden, um alleURL-Elemente aus dem Stammverzeichnis zu finden und den Textwert des Elementslocwie folgt auszugeben:

import xml.etree.ElementTree as ET
import requests

url = 'https://brightdata.com/post-sitemap.xml'

response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
   
    root = ET.fromstring(response.content)

    for url_element in root.findall('.//{http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9}url'):
        loc_element = url_element.find('{http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9}loc')
        if loc_element is not None:
            print(loc_element.text)
else:
    print("Failed to retrieve XML file from the URL.")

Alle URLs in der Sitemap werden in der Ausgabe gedruckt:

https://brightdata.com/case-studies/powerdrop-case-study
https://brightdata.com/case-studies/Addressing Markenschutz von jeder Seite
https://brightdata.com/case-studies/Taking control of the digital shelf with public online data
https://brightdata.com/case-studies/the-seo-transformation
https://brightdata.com/case-studies/data-driven-automated-e-commerce-tools
https://brightdata.com/case-studies/highly-targeted-influencer-marketing
https://brightdata.com/case-studies/data-driven-products-for-smarter-shopping-solutions
https://brightdata.com/case-studies/workplace-diversity-facilitated-by-online-data
https://brightdata.com/case-studies/alternative-travel-solutions-enabled-by-online-data-railofy
https://brightdata.com/case-studies/data-intensive-analytical-solutions
https://brightdata.com/case-studies/canopy-advantage-solutions
https://brightdata.com/case-studies/seamless-digital-automations

ElementTree ist eine benutzerfreundliche Methode zum Parsing von XML-Daten in Python und verfügt über eine übersichtliche API, die die Navigation und Bearbeitung von XML-Strukturen vereinfacht. ElementTree hat jedoch auch seine Grenzen: Es bietet keine robuste Unterstützung für die Schema-Validierung und ist daher nicht ideal, wenn Sie vor dem Parsing die strikte Einhaltung einer Schema-Spezifikation sicherstellen müssen.

Wenn Sie ein kleines Skript haben, das einen RSS-Feed liest, ist die benutzerfreundliche API von ElementTree ein nützliches Werkzeug, um Titel, Beschreibungen und Links aus jedem Feed-Element zu extrahieren. Wenn Sie jedoch einen Anwendungsfall mit komplexer Validierung oder umfangreichen Dateien haben, sollten Sie eine andere Bibliothek wie lxml in Betracht ziehen.

lxml

lxmlist eine schnelle, benutzerfreundliche und funktionsreiche API zum Parsing von XML-Dateien in Python; es handelt sich jedoch nicht um eine vorgefertigte Bibliothek in Python. Während auf einigen Linux- und Mac-Plattformen das lxml-Paket bereits installiert ist, muss es auf anderen Plattformen manuell installiert werden.

lxml wird überPyPIvertrieben und Sie könnenlxmlmit dem folgendenpip-Befehlinstallieren:

pip install lxml

Nach der Installation können Sielxmlzum Parsing von XML-Dateien mitverschiedenen API-Methodenwiefind(),findall(),findtext(),get() undget_element_by_id() verwenden.

Sie können beispielsweise die Methodefindall()verwenden, um dieURL-Elementezu durchlaufen, ihreloc-Elemente(die untergeordneten Elemente desURL-Elements) zu finden und dann den Standorttext mit dem folgenden Code auszugeben:

from lxml import etree
import requests

url = "https://brightdata.com/post-sitemap.xml"

response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:

    root = etree.fromstring(response.content)
    

    for url in root.findall(".//{http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9}url"):
        loc = url.find("{http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9}loc").text.strip()
        print(loc)
else:
    print("Failed to retrieve XML file from the URL.")

Die Ausgabe zeigt alle in der Sitemap gefundenen URLs an:

https://brightdata.com/case-studies/powerdrop-case-study
https://brightdata.com/case-studies/Addressing Markenschutz von jeder Seite
https://brightdata.com/case-studies/Taking control of the digital shelf with public online data
https://brightdata.com/case-studies/the-seo-transformation
https://brightdata.com/case-studies/data-driven-automated-e-commerce-tools
https://brightdata.com/case-studies/highly-targeted-influencer-marketing
https://brightdata.com/case-studies/data-driven-products-for-smarter-shopping-solutions
https://brightdata.com/case-studies/workplace-diversity-facilitated-by-online-data
https://brightdata.com/case-studies/alternative-travel-solutions-enabled-by-online-data-railofy
https://brightdata.com/case-studies/data-intensive-analytical-solutions
https://brightdata.com/case-studies/canopy-advantage-solutions
https://brightdata.com/case-studies/seamless-digital-automations

Bisher haben Sie gelernt, wie Sie Elemente finden und deren Wert ausgeben können. Nun wollen wir uns mit der Schema-Validierung vor dem Parsing der XML-Datei befassen. Dieser Prozess stellt sicher, dass die Datei der im Schema definierten Struktur entspricht.

Das XSD für die Sitemap sieht wie folgt aus:

<?xml version="1.0"?>
<xs:schema xmlns:xs="http://www.w3.org/2001/XMLSchema"
           targetNamespace="http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9"
           xmlns="http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9"
           elementFormDefault="qualified"
           xmlns:xhtml="http://www.w3.org/1999/xhtml">

  
  <xs:element name="urlset">
    <xs:complexType>
      <xs:sequence>
        <xs:element ref="url" minOccurs="0" maxOccurs="unbounded"/>
      </xs:sequence>
    </xs:complexType>
  </xs:element>
  
  <xs:element name="url">
    <xs:complexType>
      <xs:sequence>
        <xs:element name="loc" type="xs:anyURI"/>
      </xs:sequence>
    </xs:complexType>
  </xs:element>

</xs:schema>

Um die Sitemap für die Schema-Validierung zu verwenden, kopieren Sie sie manuell und erstellen Sie eine Datei mit dem Namen schema.xsd.

Um die XML-Datei mit diesem XSD zu validieren, verwenden Sie den folgenden Code:


from lxml import etree

import requests

url = "https://brightdata.com/post-sitemap.xml"

response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:

    root = etree.fromstring(response.content)

    try:
        print("Schema Validation:")
        schema_doc = etree.parse("schema.xsd")  
        schema = etree.XMLSchema(schema_doc)  
        schema.assertValid(root)  
        print("XML ist gemäß dem Schema gültig.")
    except etree.DocumentInvalid as e:
        print("XML-Validierungsfehler:", e)

Hier führen Sie das Parsing der XSD-Datei mit der Methodeetree.parse()aus. Anschließend erstellen Sie ein XML-Schema unter Verwendung des analysierten XSD-Dokumentinhalts. Schließlich validieren Sie das XML-Stammdokument anhand des XML-Schemas mit der MethodeassertValid(). Wenn die Schema-Validierung erfolgreich ist, enthält Ihre Ausgabe eine Meldung, die in etwa lautet:XML ist gemäß dem Schema gültig. Andernfalls wird die AusnahmeDocumentInvalidausgelöst.

Ihre Ausgabe sollte wie folgt aussehen:

 Schema-Validierung:
    XML ist gemäß dem Schema gültig.

Lesen wir nun eine XML-Datei, die die xpath-Methode verwendet, um die Elemente anhand ihres Pfads zu finden.

Um die Elemente mit der Methode xpath() zu lesen, verwenden Sie den folgenden Code:

from lxml import etree

import requests

url = "https://brightdata.com/post-sitemap.xml"
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
   
    root = etree.fromstring(response.content)
    
    print("XPath-Unterstützung:")
    root = etree.fromstring(response.content)

    namespaces = {"ns": "http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9"}
    for url in root.xpath(".//ns:url/ns:loc", namespaces=namespaces):
        print(url.text.strip())

In diesem Code registrieren Sie das Namespace-Präfix ns und ordnen es dem Namespace-URI http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9 zu. Im XPath-Ausdruck verwenden Sie das Präfix ns, um Elemente im Namespace anzugeben. Schließlich wählt der Ausdruck .//ns:url/ns:loc alle loc-Elemente aus, die Kinder von url-Elementen im Namespace sind.

Ihre Ausgabe sieht dann wie folgt aus:

XPath-Unterstützung:

https://brightdata.com/case-studies/powerdrop-case-study
https://brightdata.com/case-studies/Addressing Markenschutz von allen Seiten
https://brightdata.com/case-studies/Taking control of the digital shelf with public online data
https://brightdata.com/case-studies/the-seo-transformation
https://brightdata.com/case-studies/data-driven-automated-e-commerce-tools
https://brightdata.com/case-studies/highly-targeted-influencer-marketing
https://brightdata.com/case-studies/data-driven-products-for-smarter-shopping-solutions
https://brightdata.com/case-studies/workplace-diversity-facilitated-by-online-data
https://brightdata.com/case-studies/alternative-travel-solutions-enabled-by-online-data-railofy
https://brightdata.com/case-studies/data-intensive-analytical-solutions
https://brightdata.com/case-studies/canopy-advantage-solutions
https://brightdata.com/case-studies/seamless-digital-automations

Wie Sie sehen können, sind die Methoden find() und findall() schneller als die xpath-Methode, da xpath alle Ergebnisse im Speicher sammelt, bevor sie zurückgegeben werden. Es wird empfohlen, die Methode find() zu verwenden, es sei denn, es gibt einen bestimmten Grund für die Verwendung von XPath -Abfragen.

lxml bietet leistungsstarke Funktionen zum Parsing und Bearbeiten von XML und HTML. Es unterstützt komplexe Abfragen mitXPath-Ausdrücken, validiert Dokumente anhand von Schemata und ermöglicht sogareXtensible Stylesheet Language Transformations (XSLT). Damit eignet es sich ideal für Szenarien, in denen Leistung und erweiterte Funktionalität entscheidend sind. Beachten Sie jedoch, dass lxml separat installiert werden muss, da es nicht Teil des Python-Kernpakets ist.

Wenn Sie mit großen oder komplexen XML-Daten arbeiten, die sowohl eine hohe Leistung als auch erweiterte Bearbeitungsfunktionen erfordern, sollten Sie die Verwendung von lxml in Betracht ziehen. Wenn Sie beispielsweise Finanzdatenfeeds im XML-Format verarbeiten, müssen Sie möglicherweise XPath-Ausdrücke verwenden, um bestimmte Elemente wie Aktienkurse zu extrahieren, die Daten anhand eines Finanzschemas zu validieren, um ihre Richtigkeit sicherzustellen, und die Daten möglicherweise mit XSLT für weitere Analysen zu transformieren.

minidom

minidomist eine leichtgewichtige und einfache XML-Parsing-Bibliothek, die in der Standardbibliothek von Python enthalten ist. Sie ist zwar nicht so funktionsreich und effizient wie das Parsing mit lxml, bietet jedoch eine unkomplizierte Möglichkeit, XML-Daten in Python zu parsen und zu bearbeiten.

Sie können die verschiedenen im DOM-Objekt verfügbaren Methoden verwenden, um auf Elemente zuzugreifen. Mit derMethodegetElementsByTagName()können Sie beispielsweise den Wert eines Elements anhand seines Tag-Namens abrufen.

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie die minidom- Bibliothek verwenden können, um eine XML-Datei zu parsen und die Elemente anhand ihrer Tag-Namen abzurufen:

import requests
import xml.dom.minidom

url = "https://brightdata.com/post-sitemap.xml"

response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
    dom = xml.dom.minidom.parseString(response.content)
    
    urlset = dom.getElementsByTagName("urlset")[0]
    for url in urlset.getElementsByTagName("url"):
        loc = url.getElementsByTagName("loc")[0].firstChild.nodeValue.strip()
        print(loc)
else:
    print("Failed to retrieve XML file from the URL.")

Ihre Ausgabe würde wie folgt aussehen:

https://brightdata.com/case-studies/powerdrop-case-study
https://brightdata.com/case-studies/Addressing Markenschutz von jeder Seite
https://brightdata.com/case-studies/Taking control of the digital shelf with public online data
https://brightdata.com/case-studies/the-seo-transformation
https://brightdata.com/case-studies/data-driven-automated-e-commerce-tools
https://brightdata.com/case-studies/highly-targeted-influencer-marketing
https://brightdata.com/case-studies/data-driven-products-for-smarter-shopping-solutions
https://brightdata.com/case-studies/workplace-diversity-facilitated-by-online-data
https://brightdata.com/case-studies/alternative-travel-solutions-enabled-by-online-data-railofy
https://brightdata.com/case-studies/data-intensive-analytical-solutions
https://brightdata.com/case-studies/canopy-advantage-solutions
https://brightdata.com/case-studies/seamless-digital-automations

minidom arbeitet mit XML-Daten, indem es diese als DOM-Baum darstellt. Diese Baumstruktur erleichtert die Navigation und Bearbeitung von Daten und eignet sich am besten für grundlegende Aufgaben wie das Lesen, Ändern oder Erstellen einfacher XML-Strukturen.

Wenn Ihr Programm das Lesen von Standardeinstellungen aus einer XML-Datei umfasst, können Sie mit dem DOM-Ansatz von minidom mithilfe von Methoden wie dem Suchen von untergeordneten Knoten oder Attributen einfach auf bestimmte Einstellungen innerhalb der XML-Datei zugreifen. Mit minidom können Sie bestimmte Einstellungen aus der XML-Datei, wie z. B. den Knoten „font-size“, einfach abrufen und dessen Wert in Ihrer Anwendung verwenden.

SAX-Parser

DerSAX-Parserist ein ereignisgesteuerter XML-Parsing-Ansatz in Python, der XML-Dokumente sequenziell verarbeitet und Ereignisse generiert, wenn er auf verschiedene Teile des Dokuments stößt. Im Gegensatz zu DOM-basierten Parsern, die eine Baumstruktur erstellen, die das gesamte XML-Dokument im Speicher darstellt, erstellen SAX-Parser keine vollständige Darstellung des Dokuments. Stattdessen geben sie Ereignisse wie Start-Tags, End-Tags und Textinhalte aus, während sie das Dokument parsen.

SAX-Parser eignen sich gut für die Verarbeitung großer XML-Dateien oder -Streams, bei denen die Speichereffizienz eine Rolle spielt, da sie XML-Daten schrittweise verarbeiten, ohne das gesamte Dokument in den Speicher zu laden.

Bei Verwendung des SAX-Parsers müssen Sie die Ereignisbehandler definieren, die auf bestimmte XML-Ereignisse reagieren, wie z. B. die vom Parser ausgegebenen startElement- und endElement-Ereignisse. Diese Ereignisbehandler können so angepasst werden, dass sie Aktionen basierend auf der Struktur und dem Inhalt des XML-Dokuments ausführen.

Das folgende Beispiel zeigt, wie eine XML-Datei mit dem SAX-Parser parsed wird, indem die Ereignisse startElement und endElement definiert und die URL-Informationen aus der Sitemap-Datei abgerufen werden:

import requests
import xml.sax.handler
from io import BytesIO

class MyContentHandler(xml.sax.handler.ContentHandler):
    def __init__(self):
        self.in_url = False
        self.in_loc = False
        self.url = ""

    def startElement(self, name, attrs):
        if name == "url":
            self.in_url = True
        elif name == "loc" and self.in_url:
            self.in_loc = True

    def characters(self, content):
        if self.in_loc:
            self.url += content

    def endElement(self, name):
        if name == "url":
            print(self.url.strip())
            self.url = ""
            self.in_url = False
        elif name == "loc":
            self.in_loc = False

url = "https://brightdata.com/post-sitemap.xml"

response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:

    xml_content = BytesIO(response.content)
    
    content_handler = MyContentHandler()
    parser = xml.sax.make_parser()
    parser.setContentHandler(content_handler)
    parser.parse(xml_content)
else:
    print("Failed to retrieve XML file from the URL.")

Ihre Ausgabe würde wie folgt aussehen:

https://brightdata.com/case-studies/powerdrop-case-study
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https://brightdata.com/case-studies/data-driven-products-for-smarter-shopping-solutions
https://brightdata.com/case-studies/workplace-diversity-facilitated-by-online-data
https://brightdata.com/case-studies/alternative-travel-solutions-enabled-by-online-data-railofy
https://brightdata.com/case-studies/data-intensive-analytical-solutions
https://brightdata.com/case-studies/canopy-advantage-solutions
https://brightdata.com/case-studies/seamless-digital-automations

Im Gegensatz zu anderen Parsern, die die gesamte Datei in den Speicher laden, verarbeitet SAX Dateien schrittweise, wodurch Speicherplatz gespart und die Leistung verbessert wird. Allerdings erfordert SAX mehr Code, um jedes Datensegment dynamisch zu verwalten. Außerdem kann es bestimmte Teile der Daten später nicht erneut aufrufen und analysieren.

Wenn Sie eine große XML-Datei (z. B. eine Protokolldatei mit verschiedenen Ereignissen) scannen müssen, um bestimmte Informationen (z. B. Fehlermeldungen) zu extrahieren, kann SAX Ihnen helfen, effizient durch die Datei zu navigieren. Wenn Ihre Analyse jedoch das Verständnis der Beziehungen zwischen verschiedenen Datensegmenten erfordert, ist SAX möglicherweise nicht die beste Wahl.

untangle

untangleist eine leichtgewichtige XML-Parsing-Bibliothek für Python, die das Extrahieren von Daten aus XML-Dokumenten vereinfacht. Im Gegensatz zu herkömmlichen XML-Parsern, die das Navigieren durch hierarchische Strukturen erfordern, können Sie mit untangle direkt als Python-Objekte auf XML-Elemente und -Attribute zugreifen.

Mit untangle können Sie XML-Dokumente in verschachtelte Python-Wörterbücher konvertieren, in denen XML-Elemente als Wörterbuchschlüssel dargestellt werden und ihre Attribute und Textinhalte als entsprechende Werte gespeichert werden. Dieser Ansatz erleichtert den Zugriff auf und die Bearbeitung von XML-Daten mithilfe von Python-Datenstrukturen.

untangle ist in Python nicht standardmäßig verfügbar und muss mit dem folgenden PyPI- Befehl installiert werden:

pip install untangle

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie das Parsing der XML-Datei mit der untangle-Bibliothek durchführen und auf die XML-Elemente zugreifen können:

import untangle
import requests

url = "https://brightdata.com/post-sitemap.xml"

response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
  
    obj = untangle.parse(response.text)
    
    for url in obj.urlset.url:
        print(url.loc.cdata.strip())
else:
    print("Failed to retrieve XML file from the URL.")

Ihre Ausgabe sieht dann wie folgt aus:

https://brightdata.com/case-studies/powerdrop-case-study
https://brightdata.com/case-studies/Addressing Markenschutz von jeder Seite
https://brightdata.com/case-studies/Taking control of the digital shelf with public online data
https://brightdata.com/case-studies/the-seo-transformation
https://brightdata.com/case-studies/data-driven-automated-e-commerce-tools
https://brightdata.com/case-studies/highly-targeted-influencer-marketing
https://brightdata.com/case-studies/data-driven-products-for-smarter-shopping-solutions
https://brightdata.com/case-studies/workplace-diversity-facilitated-by-online-data
https://brightdata.com/case-studies/alternative-travel-solutions-enabled-by-online-data-railofy
https://brightdata.com/case-studies/data-intensive-analytical-solutions
https://brightdata.com/case-studies/canopy-advantage-solutions
https://brightdata.com/case-studies/seamless-digital-automations

untangle bietet einen benutzerfreundlichen Ansatz für die Arbeit mit XML-Daten in Python. Es vereinfacht das Parsing durch eine klare Syntax und wandelt die XML-Struktur automatisch in benutzerfreundliche Python-Objekte um, sodass keine komplexen Navigationstechniken erforderlich sind. Beachten Sie jedoch, dass untangle separat installiert werden muss, da es nicht Teil des Python-Kernpakets ist.

Sie sollten die Verwendung von untangle in Betracht ziehen, wenn Sie über eine wohlgeformte XML-Datei verfügen und diese schnell in Python-Objekte für die weitere Verarbeitung konvertieren müssen. Wenn Sie beispielsweise ein Programm haben, das Wetterdaten im XML-Format herunterlädt, könnte untangle gut geeignet sein, um das XML zu parsen und Python-Objekte zu erstellen, die die aktuelle Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Vorhersage darstellen. Diese Objekte könnten dann innerhalb Ihrer Anwendung leicht manipuliert und angezeigt werden.

Fazit

In diesem Artikel haben Sie alles über XML-Dateien und die verschiedenen Methoden zum Parsing von XML-Dateien in Python gelernt.

Ganz gleich, ob Sie mit kleinen Konfigurationsdateien arbeiten, große Webservice-Antworten parsen oder Daten aus umfangreichen Sitemaps extrahieren – Python bietet vielseitige Bibliotheken, mit denen Sie Ihre XML-Parsing-Aufgaben automatisieren und optimieren können. Wenn Sie jedoch ohne Proxy-Verwaltung mit der Bibliothek „requests” auf Dateien aus dem Internet zugreifen, kann es zu Quotenausnahmen und Drosselungsproblemen kommen.Bright Dataist ein preisgekröntes Proxy-Netzwerk, das zuverlässige und effizienteProxy-Lösungenfür eine nahtlose Datenabfrage und -analyse bietet. Mit Bright Data können Sie XML-Parsing-Aufgaben bewältigen, ohne sich um Einschränkungen oder Unterbrechungen sorgen zu müssen. Kontaktieren Sie unser Vertriebsteam, um mehr zu erfahren.

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