一、Python解析JSON
JSON是一种轻量级的数据交换格式，通过Python的json库可以方便地进行解析。以下为示例代码：
import json
json_str = '{"name": "Tom", "age": 18, "gender": "male"}'
json_dict = json.loads(json_str)
print(json_dict['name'])
以上代码将JSON字符串解析为Python字典，并且可以方便地访问其中的数据。
二、Python解析XML
XML是一种描述数据的标记语言，通过Python的xml库可以方便地进行解析。以下为示例代码：
import xml.etree.ElementTree as ET
xml_str = '<students><student id="001"><name>Tom</name><age>18</age></student></students>'
root = ET.fromstring(xml_str)
for child in root:
print(child.attrib, child.find('name').text, child.find('age').text)
以上代码将XML字符串解析为树形结构，并且可以通过访问元素和属性来访问其中的数据。
三、Python解析URL参数
URL参数是通过URL传递数据的方式，通过Python的urllib库中的parse模块可以方便地进行解析。以下为示例代码：
import urllib.parse url = 'https://www.example.com/?name=Tom&age=18' params = urllib.parse.parse_qs(urllib.parse.urlsplit(url).query) print(params['name'][0], params['age'][0])
以上代码将URL参数解析为字典，并且可以方便地访问其中的数据。
四、Python解析HTML
HTML是一种用于构建网页的标记语言，通过Python的BeautifulSoup库可以方便地进行解析。以下为示例代码：
from bs4 import BeautifulSoup
html_str = '<html><body><h1>Hello, World!</h1></body></html>'
soup = BeautifulSoup(html_str, 'html.parser')
print(soup.find('h1').text)
以上代码将HTML字符串解析为树形结构，并且可以通过访问标签和属性来访问其中的数据。
五、Python解析JSON文件
通过Python的json库可以方便地解析JSON文件。以下为示例代码：
import json
with open('data.json', 'r') as f:
json_dict = json.load(f)
print(json_dict['name'])
以上代码将JSON文件解析为Python字典，并且可以方便地访问其中的数据。
六、Python解析INI文件
INI是一种简单的配置文件格式，通过Python的ConfigParser库可以方便地进行解析。以下为示例代码：
import configparser
config = configparser.ConfigParser()
config.read('config.ini')
print(config.get('Section1', 'key1'))
以上代码将INI文件解析为配置信息，可以方便地访问其中的数据。
七、Python解析HTML文件
通过Python的BeautifulSoup库可以方便地解析HTML文件。以下为示例代码：
from bs4 import BeautifulSoup
with open('index.html', 'r') as f:
html_str = f.read()
soup = BeautifulSoup(html_str, 'html.parser')
print(soup.find('h1').text)
以上代码将HTML文件解析为树形结构，并且可以通过访问标签和属性来访问其中的数据。
八、Python Word解析
Word是一种常用的文档格式，通过Python的python-docx库可以方便地进行解析。以下为示例代码：
import docx
doc = docx.Document('document.docx')
for para in doc.paragraphs:
print(para.text)
以上代码将Word文档解析为段落信息，并且可以方便地访问其中的数据。
