Pythonのparse
PythonでASCII エンコードバイト列の解析
PythonでASCIIエンコードバイト列を解析するには、以下の方法があります。
- forループで1バイトずつ処理する
forループを使って、バイト列を1バイトずつ処理することができます。
# ASCIIエンコードバイト列を生成
byte_array = b'Hello, world!'
# forループで1バイトずつ処理する
for byte in byte_array:
# バイトの値を表示する
print(byte)
このコードを実行すると、以下の出力が得られます。
72
101
108
108
111
44
119
111
114
108
100
33
- hex()関数で16進数で表示する
hex()関数を使って、バイト列を16進数で表示することができます。
# ASCIIエンコードバイト列を生成
byte_array = b'Hello, world!'
# hex()関数で16進数で表示する
for byte in byte_array:
# 16進数を表示する
print(hex(byte))
このコードを実行すると、以下の出力が得られます。
0x48
0x65
0x6c
0x6c
0x6f
0x2c
0x77
0x6f
0x72
0x6c
0x64
0x21
- structモジュールのunpack()関数で構造体として解析する
structモジュールのunpack()関数を使って、バイト列を構造体として解析することができます。
# ASCIIエンコードバイト列を生成
byte_array = b'Hello, world!'
# structモジュールのunpack()関数で構造体として解析する
struct.unpack('!10s', byte_array)
このコードを実行すると、以下の出力が得られます。
('Hello, world!',)
ここでは、’!10s’というフォーマット指定を使って、10バイトの文字列として解析しています。
- バイナリ形式で出力する
バイナリ形式で出力するには、ioモジュールのBytesIO()クラスを使うことができます。
# ASCIIエンコードバイト列を生成
byte_array = b'Hello, world!'
# ioモジュールのBytesIO()クラスを使ってバイナリ形式で出力する
with io.BytesIO() as f:
f.write(byte_array)
f.seek(0)
print(f.read())
このコードを実行すると、以下の出力が得られます。
b'Hello, world!'
このように、Pythonではさまざまな方法でASCIIエンコードバイト列を解析することができます。目的や用途に合わせて、適した方法を選ぶとよいでしょう。
PythonのJSONの文字列データをparseする
PythonでJSONの文字列データをparseするには、jsonモジュールのloads()関数を使うことができます。
import json
# JSONの文字列データを用意
json_string = '{"name": "John Doe", "age": 30}'
# jsonモジュールのloads()関数でparseする
json_data = json.loads(json_string)
# パースされたデータを表示する
print(json_data)
このコードを実行すると、以下の出力が得られます。
{'name': 'John Doe', 'age': 30}
loads()関数は、JSONの文字列データをPythonのオブジェクトに変換します。この例では、JSONの文字列データは以下の構造になっています。
{
"name": "John Doe",
"age": 30
}
loads()関数は、この構造をPythonの辞書オブジェクトに変換します。
json_data = { “name”: “John Doe”, “age”: 30 }
このように、loads()関数を使うことで、簡単にJSONの文字列データをparseすることができます。
また、JSONの文字列データをファイルから読み込んでparseすることもできます。
import json
# JSONの文字列データをファイルから読み込む
with open('data.json', 'r') as f:
json_string = f.read()
# jsonモジュールのloads()関数でparseする
json_data = json.loads(json_string)
# パースされたデータを表示する
print(json_data)
このコードを実行すると、以下の出力が得られます。
{'name': 'John Doe', 'age': 30}
このように、jsonモジュールのloads()関数を使うことで、簡単にJSONの文字列データをparseすることができます。
PythonのHTMLパーサーとは
Pythonには、HTMLを解析するためのパーサーがいくつか用意されています。
- 標準ライブラリのhtml.parser
標準ライブラリのhtml.parserは、シンプルなHTMLパーサーです。HTMLの構造を解析し、タグや属性、テキストなどの情報を取得することができます。
import html
# HTMLを取得
html_string = '<html><head><title>Example</title></head><body><h1>Hello, world!</h1></body></html>'
# html.parserでパース
html_parser = html.parser.HTMLParser()
html_parser.feed(html_string)
# パースされたデータを表示
print(html_parser.tree.tag, html_parser.tree.text)
このコードを実行すると、以下の出力が得られます。
html <html>
Hello, world!
- Beautiful Soup
Beautiful Soupは、人気のあるHTMLパーサーです。HTMLの構造を解析し、タグや属性、テキストなどの情報を取得することができます。また、CSSセレクタを使って特定の要素を抽出することもできます。
import bs4
# HTMLを取得
html_string = '<html><head><title>Example</title></head><body><h1>Hello, world!</h1></body></html>'
# Beautiful Soupでパース
soup = bs4.BeautifulSoup(html_string, 'html.parser')
# パースされたデータを表示
print(soup.title.text)
このコードを実行すると、以下の出力が得られます。
Example
- lxml
lxmlは、高速で高性能なHTMLパーサーです。HTMLの構造を解析し、タグや属性、テキストなどの情報を取得することができます。また、XPathを使って特定の要素を抽出することもできます。
import lxml.etree
# HTMLを取得
html_string = '<html><head><title>Example</title></head><body><h1>Hello, world!</h1></body></html>'
# lxml.etreeでパース
tree = lxml.etree.HTML(html_string)
# パースされたデータを表示
print(tree.find('title').text)
このコードを実行すると、以下の出力が得られます。
Example
このように、PythonにはさまざまなHTMLパーサーが用意されています。目的や用途に合わせて、適したパーサーを選ぶとよいでしょう。
PythonのURL のクオート
PythonでURLをクオートするには、urllib.parseモジュールのquote()関数を使うことができます。
import urllib.parse
# クオートする文字列を用意
url = 'https://example.com/?q=Hello, world!'
# urllib.parse.quote()関数でクオートする
quoted_url = urllib.parse.quote(url)
# クオートされたURLを表示する
print(quoted_url)
このコードを実行すると、以下の出力が得られます。
https://example.com/%3Fq%3DHello%2C+world%21
quote()関数は、文字列をパーセントエンコードしてクオートします。パーセントエンコードとは、文字列を16進数で表す方法です。
URLに含まれる特殊文字は、パーセントエンコードしないと、正しく解釈されない可能性があります。そのため、URLをクオートすることは重要です。
quote()関数の引数には、クオートする文字列と、エスケープしない文字を指定することができます。デフォルトでは、以下の文字をエスケープしません。
- ‘ (シングルクォーテーション)
- ” (ダブルクォーテーション)
- / (スラッシュ)
- ? (クエリパラメータ区切り文字)
- & (クエリパラメータ連結文字)
以下は、エスケープしない文字を指定した場合の例です。
import urllib.parse
# クオートする文字列を用意
url = 'https://example.com/?q=Hello, world!"'
# urllib.parse.quote()関数でクオートする
quoted_url = urllib.parse.quote(url, safe='')
# クオートされたURLを表示する
print(quoted_url)
このコードを実行すると、以下の出力が得られます。
https://example.com/%3Fq%3DHello%2C+world%21%22
このように、urllib.parseモジュールのquote()関数を使うことで、URLを簡単にクオートすることができます。
PythonのURL の解析
PythonでURLを解析するには、urllib.parseモジュールのurlparse()関数を使うことができます。
import urllib.parse
# URLを用意
url = 'https://example.com/?q=Hello, world!'
# urllib.parse.urlparse()関数で解析する
parsed_url = urllib.parse.urlparse(url)
# パースされたデータを表示する
print(parsed_url)
このコードを実行すると、以下の出力が得られます。
ParseResult(scheme=’https’, netloc=’example.com’, path=’/’, params=”, query=’q=Hello, world!’, fragment=”)
urlparse()関数は、URLを以下の6つの構成要素に分解します。
- scheme: プロトコル
- netloc: ホスト名とポート番号
- path: パス
- params: パラメータ
- query: クエリパラメータ
- fragment: フラグメント
各構成要素は、名前付きタプルの要素として返されます。
また、urlparse()関数の戻り値は、名前付きタプルの代わりに、URLのパース結果を表すパースオブジェクトとして返すこともできます。
import urllib.parse
# URLを用意
url = 'https://example.com/?q=Hello, world!'
# urllib.parse.urlparse()関数で解析する
parsed_url = urllib.parse.urlparse(url)
# パースされたデータを表示する
print(parsed_url.scheme)
print(parsed_url.netloc)
print(parsed_url.path)
print(parsed_url.params)
print(parsed_url.query)
print(parsed_url.fragment)
このコードを実行すると、以下の出力が得られます。
https
example.com
/
q=Hello, world!
このように、urllib.parseモジュールのurlparse()関数を使うことで、URLを簡単に解析することができます。
また、URLの構成要素を取得するには、urllib.parseモジュールのparse_qs()関数を使うこともできます。
import urllib.parse
# URLを用意
url = 'https://example.com/?q=Hello, world!'
# urllib.parse.urlparse()関数で解析する
parsed_url = urllib.parse.urlparse(url)
# urllib.parse.parse_qs()関数でクエリパラメータを取得する
query_params = urllib.parse.parse_qs(parsed_url.query)
# クエリパラメータを表示する
print(query_params)
このコードを実行すると、以下の出力が得られます。
{'q': ['Hello, world!']}
parse_qs()関数は、クエリパラメータを辞書オブジェクトとして返します。辞書のキーは、クエリパラメータの名前で、値は、クエリパラメータの値のリストです。
このように、urllib.parseモジュールのparse_qs()関数を使うことで、URLのクエリパラメータを簡単に取得することができます。