Python Pandas read_xml（）方法测试策略

目前，未维护

read\u xml（）

方法和\u xml（）的对应

。但是，可以为数据帧导入和标记格式实现树状结构

如果熊猫团队在未来的熊猫版本中考虑这样的<代码> Read XML<代码>方法，它们将采用什么样的实现：用内置的<代码> XML？ETRE。EeltEnguts<代码> >其<代码>迭代（）/<代码>或<代码>迭代PARSER（）/<代码>函数或第三方模块，

lxml

及其XPath1.0和XSLT1.0方法

下面是我在一个简单、简单、以元素为中心的XML输入上对四种方法类型的测试运行。所有这些都是为根的任何第二级子级的通用解析而设置的，并且每个方法都应该产生完全相同的数据帧。字典列表中除最后一次调用之外的所有调用

pd.Dataframe（）

。XSLT方法将XML转换为CSV，用于

pd.read\u CSV（）

中的casted

StringIO（）

问题（多部分）

• 性能：如何解释在迭代解析文件时，对于较大的文件通常建议使用较慢的

  iterparse

  ？部分原因是否是由于

  if

  逻辑检查

• 内存：CPU内存是否与I/O调用的计时相关？XSLT和XPath 1.0往往不能很好地扩展到更大的XML文档，因为整个文件必须在内存中读取才能解析

• 策略：字典列表是

  Dataframe（）

  调用的最佳策略吗？看看这些有趣的答案：版本和版本。两个向上广播列表都指向数据帧

输入数据（包括熊猫朋友在内的堆栈溢出的当前数据）

性能：您如何解释在迭代解析文件时，对于较大的文件，通常建议使用较慢的iterparse？部分原因是由于if逻辑检查吗

我假设更多的python代码会使它变慢，因为每次都会对python代码进行求值。你试过像pypy这样的JIT编译器吗

如果我删除

I

并仅使用

first_标记

，则速度似乎要快得多，因此是的，部分原因是If逻辑检查：

def read_xml_iterparse2（路径）：
数据=[]
内部={}
第一个标签=无
对于et.iterparse（路径）中的（ev，el）：
如果不是第一个标签：
第一个标签=el.tag
如果el.tag==第一个标签和透镜（内部）！=0:
data.append（内部）
内部={}
如果el.text不是None且len（el.text.strip（））>0：
内部[el.tag]=el.text
df=pd.DataFrame（数据）
%timeit读取\u xml\u iterparse（路径）
#10个回路，最好为5:33 ms/回路
%timeit读取\u xml\u iterparse2（路径）
#10个回路，最好为5:23毫秒/回路

我不确定我是否理解上一个

if

检查的目的，但我也不确定为什么要丢失仅包含空格的元素。删除最后一个

if

始终会节省一点时间：

def read_xml_iterparse3（路径）：
数据=[]
内部={}
第一个标签=无
对于et.iterparse（路径）中的（ev，el）：
如果不是第一个标签：
第一个标签=el.tag
如果el.tag==第一个标签和透镜（内部）！=0:
data.append（内部）
内部={}
内部[el.tag]=el.text
df=pd.DataFrame（数据）
%timeit读取\u xml\u iterparse（路径）
#10个回路，最佳5个：每个回路34.4毫秒
%timeit读取\u xml\u iterparse2（路径）
#10个回路，最好为5个：每个回路24.5毫秒
%timeit读取\u xml\u iterparse3（路径）
#10个回路，最好为5个：每个回路20.9毫秒

现在，无论有没有这些性能改进，您的iterparse版本似乎都会产生一个超大的数据帧。这里似乎是一个工作，快速版本：

def read_xml_iterparse5（路径）：
数据=[]
内部={}
对于et.iterparse（路径）中的（ev，el）：
#/ending parents会触发一个新行，在本例中。文本后跟空格。将“topusers”作为.tag传递给我们的read_xml_iterparse5进行检查会更可靠
如果el.text和el.text[0]='\n':
#忽略/堆栈溢出
如果是内部的：
data.append（内部）
内部={}
其他：
内部[el.tag]=el.text
返回pd.DataFrame（数据）
打印（读取\u xml\u iterfind（path）.shape）
# (900, 8)
打印（读取\u xml\u iterparse（路径）.shape）
# (7050, 8)
打印（读取\u xml\u lxml\u xpath（path）.shape）
# (900, 8)
打印（读取\u xml\u lxml\u xsl（path）.shape）
# (900, 8)
打印（读取\u xml\u iterparse5（路径）.shape）
# (900, 8)
%timeit read\u xml\u iterparse5（路径）
#10个回路，最好为5个：每个回路20.6毫秒

内存：CPU内存是否与I/O调用的计时相关？XSLT和XPath 1.0往往不能很好地扩展到更大的XML文档，因为整个文件必须在内存中读取才能解析

我不完全确定您所说的“I/O调用”是什么意思，但如果您的文档足够小，可以放入缓存，那么一切都会更快，因为它不会从缓存中逐出许多其他项

策略：字典列表是Dataframe（）调用的最佳策略吗？看看这些有趣的答案：生成器版本和iterwalk用户定义版本。两个向上广播列表都指向数据帧

---

列表使用更少的内存，因此根据您拥有的列数，它可能会产生明显的差异。当然，这就要求XML标记的顺序保持一致，它们看起来确实如此。

DataFrame（）

调用也需要做更少的工作，因为它不必在每一行上查找dict中的键，就可以找出哪个列的if值是什么值。

据我所知，github上也讨论了这一点。也许在那里有问题？谢谢你的回答。但是，您的答复似乎是针对Python的一般性答复，而不是针对Pandas提出的特定XML方法。也许一个特定的编码示例可以更好地说明JIT思想或Cython使用上述rep

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<stackoverflow>
  <topusers>
    <user>Gordon Linoff</user>
    <link>http://www.stackoverflow.com//users/1144035/gordon-linoff</link>
    <location>New York, United States</location>
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    <tag1>sql</tag1>
    <tag2>sql-server</tag2>
    <tag3>mysql</tag3>
  </topusers>
  <topusers>
    <user>Günter Zöchbauer</user>
    <link>http://www.stackoverflow.com//users/217408/g%c3%bcnter-z%c3%b6chbauer</link>
    <location>Linz, Austria</location>
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    <tag2>typescript</tag2>
    <tag3>javascript</tag3>
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  <topusers>
    <user>jezrael</user>
    <link>http://www.stackoverflow.com//users/2901002/jezrael</link>
    <location>Bratislava, Slovakia</location>
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    <tag1>pandas</tag1>
    <tag2>python</tag2>
    <tag3>dataframe</tag3>
  </topusers>
  <topusers>
    <user>VonC</user>
    <link>http://www.stackoverflow.com//users/6309/vonc</link>
    <location>France</location>
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    <tag1>git</tag1>
    <tag2>github</tag2>
    <tag3>docker</tag3>
  </topusers>
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    <user>Martijn Pieters</user>
    <link>http://www.stackoverflow.com//users/100297/martijn-pieters</link>
    <location>Cambridge, United Kingdom</location>
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    <tag1>python</tag1>
    <tag2>python-3.x</tag2>
    <tag3>python-2.7</tag3>
  </topusers>
  <topusers>
    <user>T.J. Crowder</user>
    <link>http://www.stackoverflow.com//users/157247/t-j-crowder</link>
    <location>United Kingdom</location>
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    <tag1>javascript</tag1>
    <tag2>jquery</tag2>
    <tag3>java</tag3>
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    <user>akrun</user>
    <link>http://www.stackoverflow.com//users/3732271/akrun</link>
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    <tag1>r</tag1>
    <tag2>dplyr</tag2>
    <tag3>dataframe</tag3>
  </topusers>
  <topusers>
    <user>Wiktor Stribi?ew</user>
    <link>http://www.stackoverflow.com//users/3832970/wiktor-stribi%c5%bcew</link>
    <location>Warsaw, Poland</location>
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    <tag1>regex</tag1>
    <tag2>javascript</tag2>
    <tag3>c#</tag3>
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    <user>Darin Dimitrov</user>
    <link>http://www.stackoverflow.com//users/29407/darin-dimitrov</link>
    <location>Sofia, Bulgaria</location>
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    <tag1>c#</tag1>
    <tag2>asp.net-mvc</tag2>
    <tag3>asp.net-mvc-3</tag3>
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    <user>Eric Duminil</user>
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    <location></location>
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    <tag1>ruby</tag1>
    <tag2>ruby-on-rails</tag2>
    <tag3>arrays</tag3>
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    <user>alecxe</user>
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    <location>New York, United States</location>
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    <tag1>python</tag1>
    <tag2>selenium</tag2>
    <tag3>protractor</tag3>
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    <user>Jean-François Fabre</user>
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    <location>Toulouse, France</location>
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    <user>Pranav C Balan</user>
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    <tag2>ios</tag2>
    <tag3>android</tag3>
  </topusers>
</stackoverflow>

import xml.etree.ElementTree as et
import pandas as pd
from io import StringIO
from lxml import etree as lxet

def read_xml_iterfind():
    tree = et.parse('Input.xml')

    data = []
    inner = {}
    for el in tree.iterfind('./*'):
        for i in el.iterfind('*'):
            inner[i.tag] = i.text
        data.append(inner)
        inner = {}

    df = pd.DataFrame(data)

def read_xml_iterparse():
    data = []
    inner = {}
    i = 1
    for (ev, el) in et.iterparse(path):
        if i <= 2:
           first_tag = el.tag

        if el.tag == first_tag and len(inner) != 0:
            data.append(inner)            
            inner = {}

        if el.text is not None and len(el.text.strip()) > 0:
            inner[el.tag] = el.text
    i += 1

    df = pd.DataFrame(data)    

def read_xml_lxml_xpath():     
    tree = lxet.parse('Input.xml')

    data = []
    inner = {}
    for el in tree.xpath('/*/*'):
        for i in el:
            inner[i.tag] = i.text
        data.append(inner)
        inner = {}

    df = pd.DataFrame(data)

def read_xml_lxml_xsl():     
    xml = lxet.parse('Input.xml')

    xslstr = '''
    <xsl:transform xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform" version="1.0">
        <xsl:output version="1.0" encoding="UTF-8" indent="yes"  method="text"/>
        <xsl:strip-space elements="*"/>

        <!-- HEADERS -->
        <xsl:template match = "/*">
            <xsl:for-each select="*[1]/*">
              <xsl:value-of select="local-name()" />
                <xsl:choose>
                   <xsl:when test="position() != last()">
                      <xsl:text>,</xsl:text>
                   </xsl:when>
                   <xsl:otherwise>
                      <xsl:text>&#xa;</xsl:text>
                   </xsl:otherwise>                              
                </xsl:choose>   
            </xsl:for-each>
            <xsl:apply-templates/>
        </xsl:template>

        <!-- DATA ROWS (COMMA-SEPARATED) -->
        <xsl:template match="/*/*" priority="2">    
            <xsl:for-each select="*">
              <xsl:if test="position() = 1">
                   <xsl:text>&quot;</xsl:text>
              </xsl:if>
              <xsl:value-of select="." />
                <xsl:choose>
                   <xsl:when test="position() != last()">
                      <xsl:text>&quot;,&quot;</xsl:text>
                   </xsl:when>
                   <xsl:otherwise>
                      <xsl:text>&quot;&#xa;</xsl:text>
                   </xsl:otherwise>                              
                </xsl:choose>
            </xsl:for-each>
        </xsl:template>

    </xsl:transform>
    '''
    xsl = lxet.fromstring(xslstr)

    transform = lxet.XSLT(xsl)
    newdom = transform(xml)

    df = pd.read_csv(StringIO(str(newdom)))

# SHORTER FILE
python -mtimeit -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_iterfind()'
100 loops, best of 3: 3.87 msec per loop

python -mtimeit -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_iterparse()'
100 loops, best of 3: 5.5 msec per loop

python -mtimeit -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_lxml_xpath()'
100 loops, best of 3: 3.86 msec per loop

python -mtimeit -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_lxml_xsl()'
100 loops, best of 3: 5.68 msec per loop

# LARGER FILE
python -mtimeit -n'100' -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_iterfind()'
100 loops, best of 3: 36 msec per loop

python -mtimeit -n'100' -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_iterparse()'
100 loops, best of 3: 78.9 msec per loop

python -mtimeit -n'100' -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_lxml_xpath()'
100 loops, best of 3: 32.7 msec per loop

python -mtimeit -n'100' -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_lxml_xsl()'
100 loops, best of 3: 51.4 msec per loop