Для работы с xml нам понадобится модуль xml.etree.ElementTree, а для работы с csv - модуль csv. Исходный код: #Импорт необходимых модулей
import xml.etree.ElementTree as et
import csv
#Открываем файл data.csv на чтение. Если его нет, то он интерпретатор его создаст автоматически
result_data = open('data.csv', 'w')
#Записываем в tree данные из xml
tree = et.parse('products.xml')
#Считываем содержимое корневого элемента
root = tree.getroot()
#Создаем список заголовков для записи первой строки в файл data.csv
result_head = []
#Добавляем заголовки в список
result_head.append('category')
result_head...
Python является одним из самых популярных языков программирования для работы с данными, благодаря своей гибкости и мощному набору библиотек. В этой статье мы рассмотрим пять основных библиотек для парсинга данных на Python, которые помогут вам собирать, анализировать и обрабатывать информацию из различных источников. 1. Beautiful Soup Beautiful Soup — это библиотека Python, предназначенная для парсинга HTML и XML документов. Она преобразует документы в дерево объектов, что позволяет легко искать, навигировать и модифицировать различные элементы...