Python XML解析器对比：常用库与代理IP请求的结合

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XML解析与代理IP：为何要一起用？

很多朋友在用Python写爬虫或者数据采集脚本时，会遇到一个头疼的问题：目标网站对频繁的请求非常敏感，动不动就把你的IP给封了。这时候，大家通常会想到两个技术：一个是XML解析，用来高效提取网页里的结构化数据；另一个就是代理ip，用来隐藏自己的真实地址，避免被封。

但你可能没细想过，把这两者结合起来用，效果才是最好的。想象一下，你用`requests`库去请求一个API接口，返回的数据是XML格式的。如果你直接用自己电脑的IP去反复请求，很可能几次之后就被服务器拉黑了，整个数据采集工作就得中断。但如果你在发出请求之前，先通过一个可靠的代理IP服务（比如ipipgo）获得一个替代IP，再用这个“新身份”去请求数据并解析，那么被封的风险就大大降低了。这就像是你每次出门办事都换一件不同的外套，门卫就不容易认出你。

我们今天讨论的核心，不是单纯比较哪个XML解析库更好，而是看它们如何与代理IP协同工作，让你的程序既“跑得快”又“跑得稳”。

Python里常见的XML解析三剑客

Python处理XML的库不少，但最常用的主要是下面这三个，它们各有各的脾气。

1. xml.etree.ElementTree（通常简称ET）

这是Python标准库自带的，可以说是“开箱即用”的典范。它的优点就是简单，不需要安装任何额外的包。对于大多数不太复杂的XML文档，用它就足够了。你可以像遍历文件夹一样，一层一层地找到你需要的标签和数据。

2. lxml

如果说ET是“经济适用型”，那lxml就是“高性能专业版”。它不是标准库，需要你用`pip install lxml`命令单独安装。它的解析速度非常快，尤其当XML文件很大时，优势特别明显。而且它兼容XPath语法，可以让你用非常简洁的路径表达式直接定位到数据节点，非常方便。

3. minidom

这个也是标准库的一部分，但它更偏向于用DOM（文档对象模型）的方式来解析XML。它会把整个XML文档一次性加载到内存中，构建成一棵树。对于小文件还行，文件一大就比较消耗内存了，所以现在用得相对少一些。

为了更直观，我们用一个表格来快速对比一下：

实战：如何把ipipgo的代理IP装进你的请求里

理论说再多，不如看代码来得实在。下面我就以最常用的`requests`库和`lxml`库为例，展示如何将ipipgo的代理IP集成到你的XML数据请求和解析流程中。

你需要从ipipgo的服务端获取一个代理IP的配置信息，通常是包含IP地址、端口、用户名和密码的格式。ipipgo作为全球代理ip服务商，提供的是高匿名的住宅IP，能有效降低被识别为爬虫的风险。

假设你已经拿到了一个代理IP，比如IP是`1.2.3.4`，端口是`8080`，用户名是`your_username`，密码是`your_password`。那么代码可以这样写：