Python解析XML存入SQLite需三步：先用xml.etree.ElementTree分析结构并提取字段（区分.get()取属性与.text取文本），再转为字典列表；然后用sqlite3建表（注意字段类型匹配）；最后executemany()批量插入，兼顾安全与性能。
用Python解析XML并存入SQLite数据库，核心是三步：读取XML、提取数据、插入SQLite。关键在于结构化处理——XML格式多变，需先理清标签层级和字段映射关系，再用标准库（xml.etree.ElementTree）安全解析，避免第三方依赖；SQLite用sqlite3原生支持，无需额外安装。
1. 分析XML结构，明确要存的字段
比如有如下简化XML（books.xml）：
Python编程 张三 59.9 数据结构 李四 45.5
目标字段是：id（属性）、title、author、price。注意id在book标签上，其余是子元素内容——解析时需区分.get()（取属性）和.text（取文本）。
2. 用ElementTree解析XML，转为Python字典列表
不建议直接逐节点拼SQL，先统一转成结构化数据更安全、易调试：
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- 用
ET.parse()加载文件，或ET.fromstring()加载字符串 - 用
.findall("book")定位所有记录节点 - 对每个
book，用.get("id")取属性，.find("title").text等取子元素值 - 加
try/except防缺失字段（如某本书没
示例代码片段：
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse("books.xml")
root = tree.getroot()
books = []
for book in root.findall("book"):
books.append({
"id": book.get("id"),
"title": book.find("title").text if book.find("title") is not None else None,
"author": book.find("author").text if book.find("author") is not None else None,
"price": float(book.find("price").text) if book.find("price") is not None else None,
})
3. 创建SQLite表并批量插入
表结构要匹配字段类型：id可设TEXT或INTEGER（若XML中全是数字），price用REAL，title/author用TEXT：
- 用
sqlite3.connect()连数据库（文件不存在会自动创建） -
cursor.execute()建表，注意加IF NOT EXISTS避免重复报错 - 用
executemany()批量插入，比循环execute()快得多，且自动处理SQL注入（参数化） - 别忘了
conn.commit()和conn.close()
接上例：
import sqlite3
conn = sqlite3.connect("library.db")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS books (
id TEXT PRIMARY KEY,
title TEXT,
author TEXT,
price REAL
)
""")
cursor.executemany(
"INSERT OR REPLACE INTO books (id, title, author, price) VALUES (?, ?, ?, ?)",
[(b["id"], b["title"], b["author"], b["price"]) for b in books]
)
conn.commit()
conn.close()
4. 小心常见坑
编码问题：XML文件含中文时，确保用ET.parse("books.xml", parser=ET.XMLParser(encoding="utf-8"))显式指定编码。
空值与类型：XML中.text为None，转换float(None)会报错，务必提前判断。
特殊字符：ElementTree能自动处理&、等实体，不用手动解码。
大数据量：若XML超大（百MB以上），改用iterparse()边读边处理，避免内存爆满。
