Python plist文件的读取方式

目录

• Python练习：读取Apple Plist文件
• Plist文件简介
• Python操作库：plistlib
• 注意事项

1. ​​定义​​：Apple公司创建的基于XML结构的文件格式
2. ​​特点​​：采用XML语法组织数据，可存储键值对、数组等结构化信息
3. 文件扩展名​​：.plist
4. 应用场景:
   ​​iOS系统:​​ 应用描述文件（权限配置：蓝牙/网络访问/GameCenter等）IPA安装包中的配置信息 ​​
   macOS系统​​: .app应用的配置文件 系统偏好设置存储 ​​
   苹果生态​​ iTunes音乐播放列表 Xcode项目配置

import plistlib

代码适配指南（Python 2 → Python 3）
​​废弃方法​​（Python 2旧版）

plist = plistlib.read(filename)

​​正确方法​​（Python 3新版）

with open(filename, 'rb') as plist_file:
    plist = plistlib.load(plist_file)

1. 始终使用​​二进制模式​​（‘rb’）打开文件 Python
2. 3.4+ 支持load()/dump()替代旧版API
3. macOS内置plutil工具可验证文件有效性：bash 下运行下面的代码
   plutil -lint Example.plist

下文是练习代码，其中也包含了画图部分
练习代码：

import re, argparse
import sys
from matplotlib import pyplot
import plistlib
import numpy as np
# 找到重复的音乐
def find_duplicates(file_name):
    print("Find duplicate tracks in %s..." % file_name)
    with open(file_name, 'rb') as f:
        plist = plistlib.load(f)
    # 读取playlist
    # 获取音轨目录
    tracks = plist['Tracks']
    # 创建音轨字典
    track_names = {}
    # 结构：{name:(duration,count)}
    # 遍历 添加
    for track_id, track in tracks.items():
        try:
            name = track['name']
            duration = track['Total Time']
            # 检查是不是以及在在字典里面了
            if name in track_names:
            # 匹配 歌曲名称和时长
                if duration // 1000 == track_names['name'][0] // 1000:
                    count = track_names[name][1]
                    track_names[name] = (duration, count + 1)
            else:
                # 不匹配的情况下
                track_names[name] = (duration, count)
        except:
            # ignore
            pass
    # 保存重复的音轨， name, count
    dups = []
    for k, v in track_names.items():
        if v[1] > 1:
            dups.append(k, v[1])
    # 保存到一个文件
    if len(dups) > 0:
        print("发现一共有%d个重复的文件， 以及保存到了dup.txt中" % len(dups))
    else:
        print("没有发现任何重复的文件")
    f = open("dups.txt", "w")
    for val in dups:
        f.writable("[%d] %s n" % (val[0], val[1]))
    f.close()
# 查找多个播放列表中的共同的音轨
def find_common_tracks(file_names):
    # a list of sets of track names
    track_name_sets = []
    # 遍历读取多个plist文件
    for file_name in file_names:
        track_names = set()
        with open(file_name, 'rb') as f:
            plist = plistlib.load(f)
        # 获取音轨节点
        tracks = plist.get("Tracks", {})
        # 遍历迭代
        for track_id, track in tracks.items():
            try:
                track_names.add(track['Name'])
            except:
                # ignore
                pass
    # 添加到track_name_sets中
    track_name_sets.append(track_names)
    # 交集处理
    common_tracks = set.intersection(*track_name_sets)
    # 写文件
    if len(common_tracks) > 0:
        f = open("common.txt", "w")
        for val in common_tracks:
            # s = "%sn" % val
            f.write(f"{val}n")
        f.close()
        print(f"Track names wirte to common.txt { len(common_tracks)}")
    else:
        print("No common tracks!")
# 收集歌曲评分和时长
def plot_stats(file_name):
    # 读取播放列表
    with open(file_name, 'rb') as f:
        plist = plistlib.load(f)
    tracks = plist['Tracks']
    # 创建音轨排序和时长
    ratings = []
    durations = []
    for track_id, track in tracks.items():
        try:
            ratings.append(track['Album Rating'])
            durations.append(track['Total Time'])
        except:
            # ignore
            pass
    # 确保是有效数据
    if ratings == [] or durations == []:
        print(f"在文件中%s没有有效的Album Rating/Total Time  数据 {file_name}")
        return
     # scatter plot 
    x= np.array(durations, np.int32) 
    # convert to minutes 
    x = x/60000.0 
    y = np.array(ratings, np.int32) 
    pyplot.subplot(2, 1, 1) 
    pyplot.plot(x, y, 'o') 
    pyplot.axis([0, 1.05*np.max(x), -1, 110]) 
    pyplot.xlabel('Track duration') 
    pyplot.ylabel('Track rating') 
    # plot histogram 
    pyplot.subplot(2, 1, 2) 
    pyplot.hist(x, bins=20) 
    pyplot.xlabel('Track duration') 
    pyplot.ylabel('Count') 
    # show plot 
    pyplot.show() 
def main():
    # create parser
    descStr = """
    This program analyzes playlist files (.xml) exported from iTunes.
    """
    parser = argparse.ArgumentParser(description=descStr)
    # add a mutually exclusive group of arguments
    group = parser.add_mutually_exclusive_group()
    # add expected arguments
    group.add_argument('--common', nargs = '*', dest='plFiles', required=False)
    group.add_argument('--stats', dest='plFile', required=False)
    group.add_argument('--dup', dest='plFileD', required=False)
    # parse args
    args = parser.parse_args()
    if args.plFiles:
        # find common tracks
        find_common_tracks(args.plFiles)
    elif args.plFile:
        # plot stats
        plot_stats(args.plFile)
    elif args.plFileD:
        # find duplicate tracks
        find_duplicates(args.plFileD)
    else:
        print("These are not the tracks you are looking for.")
if __name__ == "__main__":
    main()

最后这个是画图的部分，以后有兴趣再研究吧

到此这篇关于Python plist文件的读取方式的文章就介绍到这了,更多相关Python读取plist文件内容请搜索风君子博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持风君子博客！

您可能感兴趣的文章:

• python实现跳表SkipList的示例代码