python实现的批量分析xml标签中各个类别个数功能示例

本文实例讲述了python实现的批量分析xml标签中各个类别个数功能。分享给大家供大家参考，具体如下：

文章目录

需要个脚本分析下各个目标的数目 顺带练习下多进程，自用，直接上代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time  : 2019/06/10 18:56
# @Author : TuanZhangSama
import os
import xml.etree.ElementTree as ET
from multiprocessing import Pool,freeze_support,cpu_count
import imghdr
import logging
def get_all_xml_path(xml_dir:str,filter=['.xml']):
 #遍历文件夹下所有xml
 result=[]
 #maindir是当前搜索的目录 subdir是当前目录下的文件夹名 file是目录下文件名
 for maindir,subdir,file_name_list in os.walk(xml_dir):
   for filename in file_name_list:
     ext=os.path.splitext(filename)[1]#返回扩展名
     if ext in filter:
       result.append(os.path.join(maindir,filename))
 return result
def analysis_xml(xml_path:str):
 tree=ET.parse(xml_path)
 root=tree.getroot()
 result_dict={}
 for obj in root.findall('object'):
   obj_name = obj.find('name').text
   obj_num=result_dict.get(obj_name,0)+1
   result_dict[obj_name]=obj_num
 if imghdr.what(xml_path.replace('.xml','.jpg')) != 'jpeg':
   print(xml_path.replace('.xml','.jpg'),'is worng')
   # logging.info(xml_path.replace('.xml','.jpg'))
 if is_valid_jpg(xml_path.replace('.xml','.jpg')):
   pass
 return result_dict
def analysis_xmls_batch(xmls_path_list:list):
 result_list=[]
 for i in xmls_path_list:
   result_list.append(analysis_xml(i))
 return result_list
def collect_result(result_list:list):
 all_result_dict={}
 for result_dict in result_list:
   for key,values in result_dict.items():
     obj_num=all_result_dict.get(key,0)+values
     all_result_dict[key]=obj_num
 return all_result_dict
def main(xml_dir:str,result_save_path:str =None):
 r'''根据xml文件统计所有样本的数目.对于文件不完整的图片和有xml但无图片的样本,直接进行删除.默认跑满所有的cpu核心
 Parameters
 ----------
 xml_dir : str
   xml所在的文件夹.用的递归形式,因此只需保证xml在此目录的子目录下即可.对应的图片和其xml要在同一目录
 result_save_path : str
   分析结果的日志保存路径.默认 None 无日志
 '''
 if result_save_path is not None:
   assert isinstance(result_save_path,str),'{} is illegal path'.format(result_save_path)
 else:
   logging.basicConfig(filename=result_save_path,filemode='w',level=logging.INFO)
 freeze_support()#windows 上用
 xmls_path=get_all_xml_path(xml_dir)
 worker_num=cpu_count()
 print('your CPU num is',cpu_count())
 length=float(len(xmls_path))/float(worker_num)
 #计算下标，尽可能均匀地划分输入文件的列表
 indices=[int(round(i*length)) for i in range(worker_num+1)]
 #生成每个进程要处理的子文件列表
 sublists=[xmls_path[indices[i]:indices[i+1]] for i in range(worker_num)]
 pool=Pool(processes=worker_num)
 all_process_result_list=[]
 for i in range(worker_num):
   all_process_result_list.append(pool.apply_async(analysis_xmls_batch,args=(sublists[i],)))
 pool.close()
 pool.join()
 print('analysis done!')
 _temp_list=[]
 for i in all_process_result_list:
   _temp_list=_temp_list+i.get()
 result=collect_result(_temp_list)
 logging.info(result)
 print(result)
def is_valid_jpg(jpg_file):
 """判断JPG文件下载是否完整   """
 if not os.path.exists(jpg_file):
   print(jpg_file,'is not existes')
   os.remove(jpg_file.replace('.jpg','.xml'))
 with open(jpg_file, 'rb') as fr:
   fr.seek(-2, 2)
   if fr.read() == b'\xff\xd9':
     return True
   else:
     os.remove(jpg_file)
     os.remove(jpg_file.replace('.jpg','.xml'))
     print(jpg_file)
     logging.error(jpg_file,'is imperfect img')
     return False
if __name__=='__main__':
 test_dir='/home/chiebotgpuhq/Share/winshare/origin'
 save_path='/home/chiebotgpuhq/MyCode/python/pytorch/mmdetection-master/result.log'
 main(test_dir,save_path)

PS：这里再为大家提供几款关于xml操作的在线工具供大家参考使用：

在线XML/JSON互相转换工具：
http://tools.jb51.net/code/xmljson

在线格式化XML/在线压缩XML：
http://tools.jb51.net/code/xmlformat

XML在线压缩/格式化工具：
http://tools.jb51.net/code/xml_format_compress

XML代码在线格式化美化工具：
http://tools.jb51.net/code/xmlcodeformat

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

来源：https://blog.csdn.net/sinat_24899403/article/details/91370189