用于 Python 的 RSS(1)

日期：2007年5月3日作者：查看:[大字体中字体小字体]

RSS 是迄今为止最为成功的 XML 服务之一。尽管它的起源非常混乱，但它已经成为了通过 Web 站点交换内容信息的社区标准。Python 是一个很棒的 RSS 处理工具，Mike Olson 和 Uche Ogbuji 介绍了一些可用于 RSS 处理的模块。

RSS 是一个可用多种扩展来表示的缩写：“RDF 站点摘要（RDF Site Summary）”、“真正简单的辛迪加（Really Simple Syndication）”、“丰富站点摘要（Rich Site Summary）”，也许还能用其他扩展来表示。在如此混乱的名称背后，您会发现和这样一个平凡的技术领域相关的故事多得令人吃惊。RSS 是用于分发 Web 站点上的内容的摘要的一种简单的 XML 格式。它能够用于共享各种各样的信息，包括（但不是仅限于）简讯、Web 站点更新、事件日历、软件更新、特色内容集合和基于 Web 进行拍卖的商品。

RSS 是 Netscape 在 1999 年创建的，它允许将许多信息源中的内容聚集到 Netcenter 门户网站中（这个门户网站现在已经不存在了）。UserLand 社区中的 Web 狂热爱好者们成为了 RSS 早期的支持者，RSS 很快就成为了一种非常流行的格式。这种流行使得人们很难对 RSS 进行改进从而使它能用于更多的地方。这种限制导致了 RSS 的发展出现了分歧。其中一个组选择了一种基于 RDF 的方式，目的在于利用大量的 RDF 工具和模块，而另一个组则选择了一种更加紧缩的方式。前者被称之为 RSS 1.0，而后者则被称之为 RSS 0.91。就在上个月由于 RSS 非 RDF 变体的一个新版本的出现使得两者之间的竞争进一步加剧，这一新版本被它的创造者称之为“RSS 2.0”。

RSS 0.91 和 1.0 非常流行，并且许许多多的门户网站和 Web 日志都使用它们。事实上，blogging 社区是 RSS 的主要用户，而 RSS 就是某些现有的用于 XML 交换的网络令人印象深刻的理由。这些网络已在有机地增长，并且真正地成为现有的最成功的 XML 服务的网络。RSS 成为一种 XML 服务是因为它被通过网际协议交换 XML 信息（绝大多数的 RSS 交换是 RSS 文档的简单 HTTP GET）。在本文中，我们介绍的不过是许多可以与 RSS 一起工作的 Python 工具中的少数几个。我们不提供针对 RSS 的技术上的介绍，因为您可以在其他许多的文章中获得这些内容。（请参阅参考资料）。我们推荐您首先简单地熟悉一下 RSS 知识，并且能了解 XML。您不需要去了解 RDF。

[ 由于 RSS 使用了 XML 描述而没有使用 WSDL，所以我们将 RSS 作为一个“XML 服务”而不是一个“Web 服务”对待。－编者按 ]

RSS.py

　Mark Nottingham 编写的 RSS.py 是用于 RSS 处理的一个 Python 库。它非常完善并且编写的很好。它需要 Python 2.2 和 PyXML 0.7.1。它的安装是非常简单；您只需从 Mark 的主页中下载 Python 文件并将它复制到您的 PYTHONPATH 中的某处。

大多数 RSS.py 的用户本身只需要关心它所提供的两个类：CollectionChannel 和 TrackingChannel。后者似乎是这两个类中更有用的一个。TrackingChannel 是一个包含以每一项的关键字为索引的所有的 RSS 数据的数据结构。CollectionChannel 是一个类似的数据结构，但它的结构更像 RSS 文档本身，它的顶层通道信息使用 URL 表示的散列值指向项细节。您很可能会使用 RSS.ns 结构中的实用程序名称空间声明。清单 1 是一个简单的脚本，它将下载并解析用于 Python 新闻的 RSS 供给，并以一个简单的清单形式打印来自各项的所有信息。

清单 1：使用 RSS.py 的一个简单练习
```
from RSS import ns, CollectionChannel, TrackingChannel

#Create a tracking channel, which is a data structure that
#Indexes RSS data by item URL
tc = TrackingChannel()

#Returns the RSSParser instance used, which can usually be ignored
tc.parse("http://www.python.org/channews.rdf")

RSS10_TITLE = (ns.rss10, 'title')
RSS10_DESC = (ns.rss10, 'description')

#You can also use tc.keys()
items = tc.listItems()
for item in items:
    #Each item is a (url, order_index) tuple
    url = item[0]
    print "RSS Item:", url
    #Get all the data for the item as a Python dictionary
    item_data = tc.getItem(item)
    print "Title:", item_data.get(RSS10_TITLE, "(none)")
    print "Description:", item_data.get(RSS10_DESC, "(none)")
```
我们从创建一个 TrackingChannel 实例开始，并且将从 http://www.python.org/channews.rdf 上的 RSS 供给解析得到的数据填入其中。RSS.py 使用元组作为 RSS 数据的属性名称。对于那些不习惯 XML 处理技术的人来说，这种方式看上去也许不太寻常，但它对于精确了解原始的 RSS 文件中的内容的确是一种很有效的方式。因此，一个 RSS 0.91 title 元素被认为不同于一个 RSS 1.0 中的同名元素。应用程序有足够的数据来忽略这个差异，如果您愿意，可以通过忽略每个元组的名称空间的部分来忽略这个差异；但基本的 API 是与初始 RSS 文件的语法相结合的，所以这个信息没有丢失。在代码中，我们使用这个属性数据来聚集用于显示的新闻供给中的所有项。请注意，我们很仔细地不去假定任何特殊的项可能会有什么属性。我们使用如下代码所示的安全的形式来检索属性。
```
print "Title:", item_data.get(RSS10_TITLE, "(none)")
```
如果没有找到该属性则它会提供一个缺省值，而不是这个示例。
```
print "Title:", item_data[RSS10_TITLE]
```
由于您不可能会知道 RSS 供给中所使用的是什么元素，因此这样的谨慎是有必要的。清单 2 显示了清单 1 的输出。 QQread.com 推出各大专业服务器评测 Linux服务器的安全性能 SUN服务器 HP服务器 DELL服务器 IBM服务器联想服务器浪潮服务器曙光服务器同方服务器华硕服务器宝德服务器
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