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對與Python RSS服務說明介紹

開發 后端
Python RSS是在1999年創建而成,Python RSS內的許多信息源中的內容聚集到 Netcenter 這個門戶網站中。

到目前為止最為成功的 XML服務就是Python RSS,盡管它的起源非常混亂,Python語言確實是一個很棒的 RSS 處理工具,本篇文章介紹了一些可用于 RSS 處理的模塊。

RSS 是一個可用多種擴展來表示的縮寫:“RDF 站點摘要(RDF Site Summary)”、“真正簡單的辛迪加(Really Simple Syndication)”、“豐富站點摘要(Rich Site Summary)”。也許還能用其他擴展來表示。在如此混亂的名稱背后,您會發現和這樣一個平凡的技術領域相關的故事多得令人吃驚。

RSS 是用于分發 Web 站點上的內容的摘要的一種簡單的 XML 格式。它能夠用于共享各種各樣的信息,包括(但不是僅限于)簡訊、Web 站點更新、事件日歷、軟件更新、特色內容集合和基于 Web 進行拍賣的商品。

Python RSS是 Netscape 在 1999 年創建的,它允許將許多信息源中的內容聚集到 Netcenter 門戶網站中(這個門戶網站現在已經不存在了)。UserLand 社區中的 Web 狂熱愛好者們成為了 RSS 早期的支持者,RSS 很快就成為了一種非常流行的格式。

這種流行使得人們很難對 RSS 進行改進從而使它能用于更多的地方。這種限制導致了 RSS 的發展出現了分歧。其中一個組選擇了一種基于 RDF 的方式,目的在于利用大量的 RDF 工具和模塊,而另一個組則選擇了一種更加緊縮的方式。

前者被稱之為 RSS 1.0,而后者則被稱之為 RSS 0.91。就在上個月由于 RSS 非 RDF 變體的一個新版本的出現使得兩者之間的競爭進一步加劇,這一新版本被它的創造者稱之為“RSS 2.0”。

RSS 0.91 和 1.0 非常流行,并且許許多多的門戶網站和 Web 日志都使用它們。事實上,blogging 社區是 RSS 的主要用戶,而 RSS 就是某些現有的用于 XML 交換的網絡令人印象深刻的理由。

這些網絡已在有機地增長,并且真正地成為現有的最成功的 XML 服務的網絡。RSS 成為一種 XML 服務是因為它被通過網際協議交換 XML 信息(絕大多數的 RSS 交換是 Python RSS 文檔的簡單 HTTP GET)。

在本文中,我們介紹的不過是許多可以與 RSS 一起工作的 Python 工具中的少數幾個。我們不提供針對 RSS 的技術上的介紹,因為您可以在其他許多的文章中獲得這些內容。

(請參閱參考資料)。我們推薦您首先簡單地熟悉一下 RSS 知識,并且能了解 XML。您不需要去了解 RDF。[ 由于 RSS 使用了 XML 描述而沒有使用 WSDL,所以我們將 RSS 作為一個“XML 服務”而不是一個“Web 服務”對待。- 編者按 ]

Mark Nottingham 編寫的 RSS.py 是用于 RSS 處理的一個 Python 庫。它非常完善并且編寫的很好。它需要 Python 2.2 和 PyXML 0.7.1。它的安裝是非常簡單;您只需從 Mark 的主頁中下載 Python 文件并將它復制到您的 PYTHONPATH 中的某處。

大多數 RSS.py 的用戶本身只需要關心它所提供的兩個類:CollectionChannel 和 TrackingChannel。后者似乎是這兩個類中更有用的一個。TrackingChannel 是一個包含以每一項的關鍵字為索引的所有的 RSS 數據的數據結CollectionChannel 是一個類似的數據結構,但它的結構更像 RSS 文檔本身。

它的頂層通道信息使用 URL 表示的散列值指向項細節。您很可能會使用 RSS.ns 結構中的實用程序名稱空間聲明。清單 1 是一個簡單的腳本,它將下載并解析用于 Python 新聞的Python RSS供給,并以一個簡單的清單形式打印來自各項的所有信息。

我們從創建一個 TrackingChannel 實例開始,并且將從 http://www.python.org/channews.rdf 上的 RSS 供給解析得到的數據填入其中。RSS.py 使用元組作為 RSS 數據的屬性名稱。#t#

對于那些不習慣 XML 處理技術的人來說,這種方式看上去也許不太尋常,但它對于精確了解原始的 RSS 文件中的內容的確是一種很有效的方式。因此,一個 RSS 0.91 title 元素被認為不同于一個 RSS 1.0 中的同名元素。

應用程序有足夠的數據來忽略這個差異,如果您愿意,可以通過忽略每個元組的名稱空間的部分來忽略這個差異;但基本的 API 是與初始 RSS 文件的語法相結合的,所以這個信息沒有丟失。

在代碼中,我們使用這個屬性數據來聚集用于顯示的新聞供給中的所有項。請注意,我們很仔細地不去假定任何特殊的項可能會有什么屬性。我們使用如下代碼所示的安全的形式來檢索屬性。

責任編輯:chenqingxiang 來源: CSDN
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