Problème parsing avec minidom

**rmarion37** · 13/10/2016, 21h14

Bonjour,

J'ai créé un bout de programme qui permet de lire un fichier SML de Suunto (c'est en fait un fichier xml qui comporte des données GPS et mesures cardiaques lors de running).

Mon parser fonctionne pas mal mais j'ai des objets erronés qui apparaissent dans l'objet miniDOM :

Nom : Capture1.JPG
Affichages : 295
Taille : 19,3 Ko

Nom : Capture1.JPG
Affichages : 295
Taille : 19,3 Ko

Des "whitespace" type \n ou \t apparaissent en tant qu'objet miniDOM alors qu'ils n’existent pas. Ci-dessous la lecture d'un fichier SML avec un lecteur de fichier XML :

Nom : Capture2.JPG
Affichages : 310
Taille : 40,5 Ko

Nom : Capture2.JPG
Affichages : 310
Taille : 40,5 Ko

Le problème est que ces "faux" nœuds me causent des problèmes lorsque je veux adresser un nœuds avec des ChilNodes[x]. En effet, le numéro "x" est forcément faux.
J'ai essayé d'ajouter une fonction du type "cleandom" dans mon code. Même si cela permet effectivement de nettoyer les "faux" nœuds, cela me cause d'autres problèmes dans l'arbre DOM. Cette fonction doit me correspondre une partie du fichier XML.

Avez-vous une solution pour rendre propre l'arbre DOM ? Càd ne plus avoir ces nœuds fantômes ?

Merci d'avance.

rmarion37

**rmarion37** · 15/10/2016, 11h06

Personne pour un petit coup de main ?

**wiztricks** · 15/10/2016, 12h19

Salut,

Envoyé par rmarion37

Personne pour un petit coup de main ?

Vous ne postez ni le code, ni le fichier XML,... à partir de là, pas facile d'imaginer d'où vient le problème.... Sauf à vous rappeler ce que raconte la documentation du module minidom: "Users who are not already proficient with the DOM should consider using the xml.etree.ElementTree module for their XML processing instead".

- W

**rmarion37** · 15/10/2016, 21h29

Bonjour,

Ci-dessous le bout de code pour parser le fichier sml (de type xml). Un peu de compréhension, je commence juste la programmation Python :

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Oct 10 10:54:20 2016

@author: 801333
"""

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas
import math
import numpy as numpy

from xml.dom import minidom
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

colonnes = ["time","latitude","longitude", "distance", "speed", "altitude", "gpsaltitude", "heartrate","energy","temperature"]
lignes = []

#Fonction parser Samples du SML
#Latitude et longitude en degrés.
#Vitesse en km/h
#Fréquence cardiaque en bpm

def parseSamples(Samples):
" Fonction parsing du fichier SML"
for Sample in Samples.getElementsByTagName('Sample'):

time = Sample.getElementsByTagName('UTC')[0].firstChild.data

if (len(Sample.getElementsByTagName('Latitude'))!=0):
try:
latitude = math.degrees(float(Sample.getElementsByTagName('Latitude')[0].firstChild.data))
except ValueError:
latitude = None
else:
latitude = None

if (len(Sample.getElementsByTagName('Longitude'))!=0):
try:
longitude = math.degrees(float(Sample.getElementsByTagName('Longitude')[0].firstChild.data))
except ValueError:
longitude = None
else:
longitude = None

if (len(Sample.getElementsByTagName('Distance'))!=0):
try:
distance = int(Sample.getElementsByTagName('Distance')[0].firstChild.data)
except ValueError:
distance = None
else:
distance = None

if (len(Sample.getElementsByTagName('Speed'))!=0):
try:
speed = float((Sample.getElementsByTagName('Speed')[0].firstChild.data)) * 3.6
except ValueError:
speed = None
else:
speed = None

if (len(Sample.getElementsByTagName('Altitude'))!=0):
try:
altitude = int(Sample.getElementsByTagName('Altitude')[0].firstChild.data)
except ValueError:
altitude = None
else:
altitude = None

if (len(Sample.getElementsByTagName('GPSAltitude'))!=0):
try:
gpsaltitude = float(Sample.getElementsByTagName('GPSAltitude')[0].firstChild.data)
except ValueError:
gpsaltitude = None
else:
gpsaltitude = None

if (len(Sample.getElementsByTagName('HR'))!=0):
try:
heartrate = float((Sample.getElementsByTagName('HR')[0].firstChild.data)) * 60 + 0.5
except ValueError:
heartrate = None
else:
heartrate = None

if (len(Sample.getElementsByTagName('EnergyConsumption'))!=0):
try:
energy = float(Sample.getElementsByTagName('EnergyConsumption')[0].firstChild.data)
except ValueError:
energy = None
else:
energy = None

if (len(Sample.getElementsByTagName('Temperature'))!=0):
try:
temperature = float(Sample.getElementsByTagName('Temperature')[0].firstChild.data)-273
except ValueError:
temperature = None
else:
temperature = None

ligne = (time, latitude, longitude, distance, speed, altitude, gpsaltitude, heartrate, energy, temperature)
lignes.append(ligne)

#Programme principal#

#Parser minidom
#Fichier 100km de Millau
doc = minidom.parse('D9F698461C000D00-2016-09-24T09_59_45-0.sml')

sml = doc.documentElement

#Parsing du fichier GPX chargé dans doc (gpx = doc.documentElement)
for node in sml.getElementsByTagName('Samples'):
parseSamples(node)

#Création d'un Dataframe Pandas avec le fichier parsé par minidom
#Interpolation linéaire des données manquantes avec interpolate()
#Les premières données manquantes sont recopiées en prenant les premières valides avec fillna()
df = pandas.DataFrame(data = lignes, columns = colonnes)
df = df.interpolate(axis = 0).fillna(method='backfill')

#On passe en "entier" les données qui peuvent être simplifiées
#Les données en "float" sont arrondis à 2 décimales
df['distance'] = df['distance'].astype(int)
df["speed"] = df["speed"].round(2)
df['altitude'] = df['altitude'].astype(int)
df['gpsaltitude'] = df['gpsaltitude'].astype(int)
df['heartrate'] = df['heartrate'].astype(int)
df["energy"] = df["energy"].round(2)
df["temperature"] = df["temperature"].round(2)

#Sauvegarde du dataframe
#df.to_csv('Extract.csv', sep = '\t')

altitudebaro = numpy.mean(df['altitude'])
altitudegps = numpy.mean(df['gpsaltitude'])
df['altitude'] = df['altitude']+int(altitudegps-altitudebaro)

#Graph en 3D du chemin
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.plot(df['longitude'], df['latitude'], df['altitude'])
ax.plot(df['longitude'], df['latitude'], df['gpsaltitude'])

#Graphs divers
fig = plt.figure()
plt.plot(df['longitude'],df["latitude"])

fig = plt.figure()
plt.plot(df["altitude"])
plt.plot(df["gpsaltitude"])

fig = plt.figure()
plt.plot(df["speed"])
fig = plt.figure()
plt.plot(df['heartrate'])

Je joins aussi le fichier .sml qui comporte toutes les données brutes enregistrées par la montre.
Avec ce code, je récupère les données (longitude, latitude, ....) dans un dataframe et lorsqu'une donnée est absente ou erronée, je la remplace par un NaN. Les données manquantes sont ensuite extrapoler pour tous les noeuds.

Par contre, comme expliqué dans mon message initial, l'arbre est pollué par des \n\t et cela me cause des problèmes pour navuguer dans l'arbre.

Merci d'avance.

rmarion37

**VinsS** · 16/10/2016, 08h37

Salut,

Il faut mettre ton code entre des balises [code], sans l'indentation ce n'est pas compréhensible.

Tu as oublié le fichier en pièce jointe.

**rmarion37** · 16/10/2016, 10h15

Toutes mes excuses :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Oct 10 10:54:20 2016
 
@author: 801333
"""
 
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas
import math
import numpy as numpy
 
from xml.dom import minidom
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
 
colonnes = ["time","latitude","longitude", "distance", "speed", "altitude", "gpsaltitude", "heartrate","energy","temperature"]
lignes = []
 
#Fonction parser Samples du SML
#Latitude et longitude en degrés.
#Vitesse en km/h
#Fréquence cardiaque en bpm
 
def parseSamples(Samples):
    " Fonction parsing du fichier SML"
    for Sample in Samples.getElementsByTagName('Sample'):
 
        time = Sample.getElementsByTagName('UTC')[0].firstChild.data
 
        if (len(Sample.getElementsByTagName('Latitude'))!=0): 
            try:
                latitude = math.degrees(float(Sample.getElementsByTagName('Latitude')[0].firstChild.data))
            except ValueError:
                latitude = None 
        else:
            latitude = None
 
        if (len(Sample.getElementsByTagName('Longitude'))!=0):
            try:
                longitude = math.degrees(float(Sample.getElementsByTagName('Longitude')[0].firstChild.data))
            except ValueError:
                longitude = None             
        else:
            longitude = None
 
        if (len(Sample.getElementsByTagName('Distance'))!=0):
            try:
                distance = int(Sample.getElementsByTagName('Distance')[0].firstChild.data)
            except ValueError:
                distance = None                
        else:
            distance = None
 
        if (len(Sample.getElementsByTagName('Speed'))!=0):
            try:
                speed = float((Sample.getElementsByTagName('Speed')[0].firstChild.data)) * 3.6
            except ValueError:
                speed = None                
        else:
            speed = None           
 
        if (len(Sample.getElementsByTagName('Altitude'))!=0):
            try:
                altitude = int(Sample.getElementsByTagName('Altitude')[0].firstChild.data)
            except ValueError:
                altitude = None 
        else:
            altitude = None
 
        if (len(Sample.getElementsByTagName('GPSAltitude'))!=0):
            try:
                gpsaltitude = float(Sample.getElementsByTagName('GPSAltitude')[0].firstChild.data)
            except ValueError:
                gpsaltitude = None 
        else:
            gpsaltitude = None           
 
 
        if (len(Sample.getElementsByTagName('HR'))!=0):
            try:
                heartrate = float((Sample.getElementsByTagName('HR')[0].firstChild.data)) * 60 + 0.5
            except ValueError:
                heartrate = None
        else:
            heartrate = None
 
        if (len(Sample.getElementsByTagName('EnergyConsumption'))!=0):
            try:
                energy = float(Sample.getElementsByTagName('EnergyConsumption')[0].firstChild.data)
            except ValueError:
                energy = None 
        else:
            energy = None
 
        if (len(Sample.getElementsByTagName('Temperature'))!=0):
            try:
                temperature = float(Sample.getElementsByTagName('Temperature')[0].firstChild.data)-273
            except ValueError:
                temperature = None 
        else:
            temperature = None
 
        ligne = (time, latitude, longitude, distance, speed, altitude, gpsaltitude, heartrate, energy, temperature)                
        lignes.append(ligne)
 
#Programme principal#
 
#Parser minidom
doc = minidom.parse('D9F698461C000D00-2016-09-20T11_57_28-0.sml')
 
sml = doc.documentElement
 
#Parsing du fichier GPX chargé dans doc (gpx = doc.documentElement)
for node in sml.getElementsByTagName('Samples'):
    parseSamples(node)
 
#Création d'un Dataframe Pandas avec le fichier parsé par minidom
#Interpolation linéaire des données manquantes avec interpolate()
#Les premières données manquantes sont recopiées en prenant les premières valides avec fillna()
df = pandas.DataFrame(data = lignes, columns = colonnes)
df = df.interpolate(axis = 0).fillna(method='backfill')
 
#On passe en "entier" les données qui peuvent être simplifiées
#Les données en "float" sont arrondis à 2 décimales
df['distance'] = df['distance'].astype(int)
df["speed"] = df["speed"].round(2)
df['altitude'] = df['altitude'].astype(int)
df['gpsaltitude'] = df['gpsaltitude'].astype(int)
df['heartrate'] = df['heartrate'].astype(int)
df["energy"] = df["energy"].round(2)
df["temperature"] = df["temperature"].round(2)
 
#Sauvegarde du dataframe
#df.to_csv('Extract.csv', sep = '\t')
 
#Calcul de la moyenne des altitudes baro et GPS
#L'atitude baro (plus stable) est recalée sur la moyenne GPS par offset
altitudebaro = numpy.mean(df['altitude'])
altitudegps = numpy.mean(df['gpsaltitude'])
#df['altitude'] = df['altitude']+int(altitudegps-altitudebaro)
 
#Graph en 3D du chemin
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.plot(df['longitude'], df['latitude'], df['altitude'])
ax.plot(df['longitude'], df['latitude'], df['gpsaltitude'])
 
#Graphs divers
fig = plt.figure()
plt.plot(df['longitude'],df["latitude"])
 
fig = plt.figure()
plt.plot(df["altitude"])
plt.plot(df["gpsaltitude"])
 
fig = plt.figure()
plt.plot(df["speed"])
 
fig = plt.figure()
plt.plot(df['heartrate'])

Et voilà.

Impossible de joindre mo fichier SML. J'ai une erruer qui apparait. Je ré-essaierai dans quelques minutes.

Avec ce code, je récupère les données (longitude, latitude, ....) dans un dataframe et lorsqu'une donnée est absente ou erronée, je la remplace par un NaN. Les données manquantes sont ensuite extrapolées pour tous les nœuds.

Par contre, comme expliqué dans mon message initial, l'arbre est pollué par des \n\t et cela me cause des soucis pour naviguer dans l'arbre.

Merci d'avance.

rmarion37

**rmarion37** · 17/10/2016, 09h33

Je viens encore d'essayer d'uploader le fichier sml: "une erreur est survenues".

**wiztricks** · 17/10/2016, 12h11

Envoyé par rmarion37

Je viens encore d'essayer d'uploader le fichier sml: "une erreur est survenues".

Quelle est la taille du fichier que vous voulez charger? Sinon, un petit fichier avec des exemples d'enregistrements à problème suffit.

- W

**rmarion37** · 17/10/2016, 21h54

J'ai zippé le fichier pour réduire la taille. C'était bien un problème de taille.

D9F698461C000D00-2016-09-20T11_57_28-0.zip

Ci-dessous un extrait du fichier. J'ai réduis le nombre de "Sample" (<Sample></Sample>) mais l'idée est là.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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245
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<sml SdkVersion="2.4.89" Modified="2012-09-22T10:39:51" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema" xmlns="http://www.suunto.com/schemas/sml">
	<DeviceLog>
		<Header>
			<Duration>2630.1000000000004</Duration>
			<Ascent>13</Ascent>
			<Descent>12</Descent>
			<AscentTime>461</AscentTime>
			<DescentTime>250</DescentTime>
			<RecoveryTime>189000</RecoveryTime>
			<Speed>
				<Avg>2.6111111111111112</Avg>
				<Max>3.4694444444444446</Max>
				<MaxTime>1399.3209999999999</MaxTime>
			</Speed>
			<Cadence>
				<MaxTime>0</MaxTime>
			</Cadence>
			<Altitude>
				<Max>-6</Max>
				<Min>-14</Min>
				<MaxTime>85.710999999999999</MaxTime>
				<MinTime>540.66300000000001</MinTime>
			</Altitude>
			<HR>
				<Avg>1.8999999999999999</Avg>
				<Max>2.1499999999999999</Max>
				<Min>1.0833333333333333</Min>
				<MaxTime>1918.7550000000001</MaxTime>
				<MinTime>7.6980000000000004</MinTime>
			</HR>
			<PeakTrainingEffect>1.9000000000000001</PeakTrainingEffect>
			<ActivityType>3</ActivityType>
			<Activity>Course</Activity>
			<Temperature>
				<Max>301.25</Max>
				<Min>296.34999999999997</Min>
				<MaxTime>0</MaxTime>
				<MinTime>2580.6790000000001</MinTime>
			</Temperature>
			<Distance>6870</Distance>
			<LogItemCount>5248</LogItemCount>
			<Energy>1457006.4000000001</Energy>
			<TimeToFirstFix>0</TimeToFirstFix>
			<BatteryChargeAtStart>0</BatteryChargeAtStart>
			<BatteryCharge>0</BatteryCharge>
			<DistanceBeforeCalibrationChange>0</DistanceBeforeCalibrationChange>
			<DateTime>2016-09-20T11:57:28</DateTime>
		</Header>
		<Device>
			<Name>Suunto Ambit</Name>
			<SerialNumber>D9F698461C000D00</SerialNumber>
			<Info>
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		</R-R>
	</DeviceLog>
</sml>

rmarion37

**wiztricks** · 18/10/2016, 10h00

Salut,

Comment on retrouve le problème que vous constatez avec le code que vous avez posté?

- W

**rmarion37** · 18/10/2016, 14h17

Bonjour,

En fait, mon programme (des lignes 108 à 115) permet de charger mon fichier .sml (qui est au format xml) dans une table minidom. Une fois que mon fichier sml est chargé, on peut se rendre compte dans la console Python le problème :

* En tapant "sml" dans la console, on voit bien que l'élément DOM a été créé.
* En tapant sml.chilNodes, toujours dans la console, on voit apparaitre le nœud <DeviceLog> (qui est un vrai nœud que l'on peut retrouver dans le fichier sml) et deux "faux" nœuds (\n\t et \n) qui n'apparaissent pas dans le fichier sml.

Cela me cause des problèmes, car pour certaines informations du fichier sml, je vais avoir besoin de chercher les données via la numéro de nœud. Dans le cas présent, le nœud <DeviceLog> est le nœud N°1 alors qu'il devrait être le N°0.

Que je vais au plus profond du fichier sml, ça devient vite le bordel.

Comment peut-on nettoyer la table DOM de ces "faux" nœuds \n\t et \n ? J'ai bien essayer une fonction CleanDOM récupérée sur internet mais ça me corrompait la table DOM.

Merci d'avance.

rmarion37

**wiztricks** · 18/10/2016, 18h14

Salut,

Envoyé par rmarion37

* En tapant "sml" dans la console, on voit bien que l'élément DOM a été créé.
* En tapant sml.chilNodes, toujours dans la console, on voit apparaitre le nœud <DeviceLog> (qui est un vrai nœud que l'on peut retrouver dans le fichier sml) et deux "faux" nœuds (\n\t et \n) qui n'apparaissent pas dans le fichier sml.

Je dirais que c'est ce qui fait la différence entre DOM et XML.

Code :

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>>> root = tree.getroot()
>>> root[0]
<Element '{http://www.suunto.com/schemas/sml}DeviceLog' at 0x000000000611B2C8>
 
>>> list(root[0])
[<Element '{http://www.suunto.com/schemas/sml}Header' at 0x000000000611B368>, <E
lement '{http://www.suunto.com/schemas/sml}Device' at 0x000000000611F638>, <Elem
ent '{http://www.suunto.com/schemas/sml}Samples' at 0x000000000611F908>, <Elemen
t '{http://www.suunto.com/schemas/sml}R-R' at 0x0000000006FA4C78>]
>>>

Le problème est dans le "pretty-printing", prenez un fichier comme:

Code :

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<?xml version="1.0"?>
<data>
    <country name="Liechtenstein">
        <rank>1</rank>
        <year>2008</year>
        <gdppc>141100</gdppc>
        <neighbor name="Austria" direction="E"/>
        <neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
    </country>
</data>

Après le tag "data", il y a une fin des lignes et des blancs avant le tag "country" pour rendre le fichier plus lisible par l'humain.
Techniquement, ces caractères là font partie du texte contenu dans <data>.... </data>.
Un parseur XML le sait et les vire, un parseur DOM les préserve comme "text".

Envoyé par rmarion37

Cela me cause des problèmes, car pour certaines informations du fichier sml, je vais avoir besoin de chercher les données via la numéro de nœud. Dans le cas présent, le nœud <DeviceLog> est le nœud N°1 alors qu'il devrait être le N°0.

Utiliser un parseur XML (comme elementTree) devrait être une solution. Personnellement, un fichier XML contient des données que j'extrais dans d'autres structures de données que j'organise comme je veux et comme les fichiers XML ont tendances a être assez gros, je charge rarement le document (sauf pour tester) et j'extrais les données via SAX.

- W

**rmarion37** · 19/10/2016, 22h32

Merci pour la réponse. Je vais essayer les parsers xml ou sax. Je suis parti vers dom sans trop savoir. D'après ce que j'ai lu, la philosophie de sax est différente de celle de dom. Je vais me pencher sur la question.

Juste une question : c'est quoi un "pretty printing" ?

rmarion37

**wiztricks** · 20/10/2016, 10h20

Salut,

Envoyé par rmarion37

Merci pour la réponse. Je vais essayer les parsers xml ou sax. Je suis parti vers dom sans trop savoir. D'après ce que j'ai lu, la philosophie de sax est différente de celle de dom. Je vais me pencher sur la question.

DOM transforme le fichier XML en arbre qu'on va ensuite parcourir alors que SAX lit le fichier en vous permettant d'extraire les informations et de construire votre propre arbre. Lorsque vous écrivez:

Code :

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from xml.dom.minidom import parse
dom = parse('data.xml')  # parse an XML file by name

ou

Code :

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import xml.etree.ElementTree as et
tree = et.parse('data.xml')

vous faites du DOM au sens où tout le fichier est lu pour produire un arbre.
La différence est dans les "parseur" utilisés...

Juste une question : c'est quoi un "pretty printing" ?

C'est la différence entre un gros tas difficile à lire:

Code :

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<?xml version="1.0"?><data><country name="Liechtenstein"><rank>1</rank><year>2008</year><gdppc>141100</gdppc><neighbor name="Austria" direction="E"/><neighbor name="Switzerland" direction="W"/></country></data>

et une mise en forme plus "jolie":

Code :

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<?xml version="1.0"?>
<data>
    <country name="Liechtenstein">
        <rank>1</rank>
        <year>2008</year>
        <gdppc>141100</gdppc>
        <neighbor name="Austria" direction="E"/>
        <neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
    </country>
</data>

Avec minidom, l'arbre qui sera construit sera différent alors qu'avec un parseur XML, les informations de mises en forme seront ignorées.

- W

**rmarion37** · 12/11/2016, 21h01

J'ai eu le temps de me replonger un peu dans mon soft. J'ai trouvé l'origine de mon problème avec le parsing via minidom. En fait, dans le fichier xml, j'ai plusieurs entrées différentes qui ont le même nom (par ex. "Distance"). Donc les erreurs que mon soft génère sont normales; il suffit juste que je les ignore avec des commandes "TRY ... EXCEPT".

Par contre, le temps d’exécution est énorme !! Je vais donc essayer de parser avec LXML ou eTree. Cela fait plusieurs jours que j'essaye mais je n'y arrive pas. J'ai essayé plusieurs codes différents :

Code :

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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Nov  5 23:01:26 2016
 
@author: Remy
"""
 
from lxml import etree
 
#----------------------------------------------------------------------
def parseXML(xmlFile):
    """
    Parse the xml
    """
 
    tree = etree.parse(xmlFile)
    root = tree.getroot()
 
    for sample in root.findall('Sample'):
        latitude = sample.find('Latitude').text
        print(latitude)
 
if __name__ == "__main__":
    parseXML("D9F698461C000D00-2016-09-24T09_59_45-0.sml")

ou :

Code :

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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Nov  5 23:01:26 2016
 
@author: Remy
"""
 
from lxml import etree
 
#----------------------------------------------------------------------
def parseXML(xmlFile):
    """
    Parse the xml
    """
 
    tree = etree.parse(xmlFile)
    root = tree.getroot()
 
    for latitude in tree.xpath("/sml/DeviceLog/Samples/Sample/Latitude"):
        print(latitude)
 
if __name__ == "__main__":
    parseXML("D9F698461C000D00-2016-09-24T09_59_45-0.sml")

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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Nov  5 23:01:26 2016
 
@author: Remy
"""
 
from lxml import etree
 
#----------------------------------------------------------------------
def parseXML(xmlFile):
    """
    Parse the xml
    """
 
    tree = etree.parse(xmlFile)
    root = tree.getroot()
 
    for latitude in tree.xpath("/sml/DeviceLog/Samples/Sample/Latitude"):
        print(latitude)
 
if __name__ == "__main__":
    parseXML("D9F698461C000D00-2016-09-24T09_59_45-0.sml")

Rien ne fonctionne !!! Je n'ai même pas de message d'erreur.

Je ne comprend pas.

rmarion37

**wiztricks** · 13/11/2016, 10h12

Envoyé par rmarion37

Rien ne fonctionne !!! Je n'ai même pas de message d'erreur.

Je ne comprend pas.

S'il n'y a pas d'erreur et que le programme se termine, alors c'est que l'expression passé en paramètre à .findall (et autre) n'est pas trouvée (dans l'arbre). Ce qui n'est pas surprenant puisque vous ne précisez pas le "namespace". Voir les exemples dans les tutos.

- W

**rmarion37** · 15/11/2016, 22h11

Merci pour le tuyau, je ne connaissais pas ce "concept" de namespace. J'ai gratté et j'arrive maintenant à dérouler le fichier XML avec le code suivant :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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def parseXML(xmlFile):
    """
    Parse the xml
    """
 
    tree = etree.parse(xmlFile)
    ns = '{http://www.suunto.com/schemas/sml}'
 
    for elem in tree.iter(ns+'UTC'):
        print(elem.text)
 
if __name__ == "__main__":
    parseXML("D9F698461C000D00-2016-09-24T09_59_45-0.sml")

Par contre, je n'arrive pas à faire une boucle qui permettrait comme sur ma version Minidom de créer un tuple avec (UTC, Latitude, Longitude, ...) pour chaque nœud "Sample" lu. Càd :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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from lxml import etree
 
#----------------------------------------------------------------------
def parseXML(xmlFile):
    """
    Parse the xml
    """

    tree = etree.parse(xmlFile)
    ns = '{http://www.suunto.com/schemas/sml}'
    
    for elem in tree.iter(ns+'Sample'):
        UTC = Texte du nœud UTC sous le nœud Sample
        latitude = Texte du nœud Latitude sous le nœud Sample
        .
        .
        .
        ligne = (UTC, latitude, ....)
        lignes.append(ligne)

if __name__ == "__main__":
    parseXML("D9F698461C000D00-2016-09-24T09_59_45-0.sml")

J'ai essayé de trouver une fonction qui prend directement les nœuds "enfant" sous le nœud "Sample". Rien. J'ai joué avec la fonction list() mais sans succès.

Avez-vous des idées ? Merci d'avance.

rmaion37

**wiztricks** · 16/11/2016, 15h55

Salut,

Envoyé par rmarion37

J'ai essayé de trouver une fonction qui prend directement les nœuds "enfant" sous le nœud "Sample". Rien. J'ai joué avec la fonction list() mais sans succès.

Il faut apprendre à jouer avec la console:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> import xml.etree.ElementTree as et
>>> tree = et.parse('D9F698461C000D00-2016-09-20T11_57_28-0.sml')
>>> ns = '{http://www.suunto.com/schemas/sml}'
>>> it = tree.iter(ns+'Sample')

on se place sur le premier element "Sample":

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> e = next(it)
>>> e
<Element '{http://www.suunto.com/schemas/sml}Sample' at 0x0000000002F18E08>

Cet élément en contient d'autres:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> list(e)
[<Element '{http://www.suunto.com/schemas/sml}UTC' at 0x0000000002F18E58>, <Elem
ent '{http://www.suunto.com/schemas/sml}Time' at 0x0000000002F18EF8>, <Element '
{http://www.suunto.com/schemas/sml}Events' at 0x0000000002F18F98>]

qu'il faut aller chercher...

- W

**rmarion37** · 19/11/2016, 18h52

Salut,

Merci pour les infos, j'ai trouvé un truc qui fonctionne plutôt pas mal :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Nov  5 23:01:26 2016
 
@author: Remy
"""
 
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as numpy
 
from lxml import etree
 
lignes = []
 
def parseXML(xmlFile, ns):
    "Parse the xml"
 
    tree = etree.parse(xmlFile)
    root = tree.getroot()
 
    for elem in root.iter(ns+'Sample'):
        try:
            UTCtime = elem.findtext(ns+'UTC')
        except ValueError:
            print('Erreur')
 
        try:            
            time = float(elem.findtext(ns+'Time'))
        except ValueError:
            print('Erreur')
 
        try:
            latitude = elem.findtext(ns+'Latitude')
        except ValueError:
            print('Erreur')
 
        try:
            longitude = elem.findtext(ns+'Longitude')
        except ValueError:
            print('Erreur')
 
        try:
            distance = elem.findtext(ns+'Distance')
        except ValueError:
            print('Erreur')
 
        try:
            speed = elem.findtext(ns+'Speed')
        except ValueError:
            print('Erreur')
 
        try:
            cadence = elem.findtext(ns+'Cadence')
        except ValueError:
            print('Erreur')
 
        try:
            altitude = elem.findtext(ns+'Altitude')
        except ValueError:
            print('Erreur')
 
        try:
            gpsaltitude = elem.findtext(ns+'GPSaltitude')
        except ValueError:
            print('Erreur')
 
        try:
            heartrate = elem.findtext(ns+'HR')
        except ValueError:
            print('Erreur')
 
        try:
            energy = elem.findtext(ns+'EnergyConsumption')
        except ValueError:
            print('Erreur')
 
        try:
            temperature = elem.findtext(ns+'Temperature')
        except ValueError:
            print('Erreur')
 
        ligne = (UTCtime, time, latitude, longitude, distance, speed, cadence, altitude, gpsaltitude, heartrate, energy, temperature)                
        lignes.append(ligne)
 
 
def main():
    "Programme principal"
    global df
 
    namespace = '{http://www.suunto.com/schemas/sml}'
    parseXML("D9F698461C000D00-2016-09-24T09_59_45-0.sml", namespace)
 
    colonnes = ['UTCtime', 'time', 'latitude', 'longitude', 'distance', 'speed', 'cadence', 'altitude', 'gpsaltitude', 'heartrate', 'energy', 'temperature']
    df = pandas.DataFrame(data = lignes, columns = colonnes)
    df.fillna(value=numpy.nan, inplace=True)
 
    print(df['longitude'], df['latitude'])
 
if __name__ == "__main__":
    main()

Ma "boucle for" se sert de iter() pour itérer dans les nœuds "sample" et à l'intérieur de ces nœuds (variable elem de la boucle for), je trouve les données qui m’intéressent avec findtext().
Et contrairement à Minidom, avec lxml, j'ai pas d'erreur qui remonte. Je vais même pourvoir enlever les "try: except" qui me permettaient avec Minidom de traiter ces erreurs.

Il ne me reste plus qu'à transformer les valeurs en float et int pour pouvoir les traiter avec Pandas.

Je commence à retrouver mes réflexes d'il y a 25 ans quand j'ai arrêté de programmer (en Pascal bien sûr !!). Je cherche, je cherche ...

rmarion37

**rmarion37** · 24/11/2016, 20h45

Merci pour l'aide. Le soft fonctionne bien. Avec LXML, je n'ai pas d'erreur de parsing (comme avec Minidom) et la vitesse de parsing est de 4x supérieure.

Merci encore.

rmarion37

Problème parsing avec minidom [Python 3.X]

Python

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