一个小的python库，用于快速遍历xml数据。
drill的Python项目详细描述
##基本用法
import drill
doc=drill.parse（路径或url或字符串）
t.data
查找具有“baz”子节点和“foo”父节点的所有“bar”节点。
q=doc.find（'//foo/bar[baz]'）
轻松访问匹配结果的第一个和最后一个元素。
print q.first（），q.last（）
遍历结果。
对于q中的e：
执行某些操作（e）
仅分析与drill.iterparse中的e的某些路径匹配的元素（filelike，xpath='root/*/something'）：
打印e.tagname，e.data
使用约1.3 GB的RAM
*使用drill解析同一文件花费约24秒，并使用约950 MB的RAM
*在运行Windows 7的核心i5@2.8 GHz上执行非常不科学的基准测试。ymmv.
*快速访问元素的许多方便方法：
*doc.response.resultcode.data
*root[2].child['attr']
*遍历同级的第一个/最后一个/上一个/下一个方法
import drill
doc=drill.parse（路径或url或字符串）
t.data
查找具有“baz”子节点和“foo”父节点的所有“bar”节点。
q=doc.find（'//foo/bar[baz]'）
轻松访问匹配结果的第一个和最后一个元素。
print q.first（），q.last（）
遍历结果。
对于q中的e：
执行某些操作（e）
仅分析与drill.iterparse中的e的某些路径匹配的元素（filelike，xpath='root/*/something'）：
打印e.tagname，e.data
使用约1.3 GB的RAM
*使用drill解析同一文件花费约24秒，并使用约950 MB的RAM
*在运行Windows 7的核心i5@2.8 GHz上执行非常不科学的基准测试。ymmv.
*快速访问元素的许多方便方法：
*doc.response.resultcode.data
*root[2].child['attr']
*遍历同级的第一个/最后一个/上一个/下一个方法
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