PythonでXMLを解析する方法（10のメソッド＋例）

Michael Lee

Expert Network Defense Engineer

24-Sep-2025

XMLの解析はPythonで一般的な作業であり、設定ファイル、ウェブスクレイピング、またはAPIを操作する際に役立ちます。このガイドでは、10の異なる解決策をコード例、ユースケース、比較表、FAQと共に提供します。最後まで読めば、プロジェクトに最適な方法がわかるでしょう。

🔹 XML解析とは？

XML（拡張可能マークアップ言語）は、データの保存と輸送に広く使用されています。XMLを解析するとは、XML構造を読み取り、有用な情報を抽出することを意味します。Pythonでは、組み込みライブラリから高度なフレームワークまで、これを達成するための複数の方法があります。

🔹 解決策1: `xml.etree.ElementTree`を使用（標準ライブラリ）

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import xml.etree.ElementTree as ET

xml_data = '''<root><item>Apple</item><item>Banana</item></root>'''
root = ET.fromstring(xml_data)

for child in root:
    print(child.tag, child.text)

✅ 長所: 組み込み、速い、依存関係なし。
⚠️ 短所: 限られた検証、複雑なXMLには弱い。

🔹 解決策2: `xml.dom.minidom`を使用

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from xml.dom import minidom

doc = minidom.parseString('<root><item>Apple</item></root>')
items = doc.getElementsByTagName("item")

for item in items:
    print(item.firstChild.data)

✅ 長所: 綺麗な表示が可能、使いやすい。
⚠️ 短所: 大きなXMLにはメモリを大量に消費。

🔹 解決策3: `lxml`を使用

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from lxml import etree

xml_data = '''<root><item>Apple</item><item>Banana</item></root>'''
root = etree.fromstring(xml_data)

for item in root.findall("item"):
    print(item.text)

✅ 長所: 非常に速い、XPathサポート、検証機能。
⚠️ 短所: インストールが必要（pip install lxml）。

🔹 解決策4: `BeautifulSoup`を使用

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from bs4 import BeautifulSoup

xml_data = """<root><item>Apple</item><item>Banana</item></root>"""
soup = BeautifulSoup(xml_data, "xml")

for item in soup.find_all("item"):
    print(item.text)

✅ 長所: 初心者に優しい、柔軟な解析。
⚠️ 短所: lxmlより遅い。

🔹 解決策5: `defusedxml`を使用（安全な解析）

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from defusedxml.ElementTree import fromstring

xml_data = '<root><item>Apple</item></root>'
root = fromstring(xml_data)

for child in root:
    print(child.text)

✅ 長所: XMLの脆弱性を防ぐ（XXE、Billion Laughs）。
⚠️ 短所: 機能が限られている。

🔹 解決策6: `xmltodict`を使用

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import xmltodict

xml_data = """<root><item>Apple</item><item>Banana</item></root>"""
parsed = xmltodict.parse(xml_data)

print(parsed["root"]["item"])

✅ 長所: XMLを直接Pythonの辞書に変換。
⚠️ 短所: 大きなXMLのストリーミングには不向き。

🔹 解決策7: `pandas`を使用

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import pandas as pd

xml_data = """<root><row><name>John</name></row><row><name>Jane</name></row></root>"""
df = pd.read_xml(xml_data)
print(df)

✅ 長所: データ分析に最適。
⚠️ 短所: 構造化されたXMLが必要。

🔹 解決策8: 正規表現を使用（推奨しない）

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import re

xml_data = '<root><item>Apple</item><item>Banana</item></root>'
items = re.findall(r'<item>(.*?)</item>', xml_data)
print(items)

✅ 長所: クイックハック。
⚠️ 短所: 脆弱で、入れ子または複雑なXMLでは壊れる。

🔹 解決策9: Scrapyを使用（ウェブクロール用）

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import scrapy

class XMLSpider(scrapy.Spider):
    name = "xml_spider"
    start_urls = ["https://example.com/data.xml"]

    def parse(self, response):
        for item in response.xpath("//item/text()").getall():
            yield {"item": item}

✅ 長所: スケーラブルで、XMLフィードのスクレイピングに最適。
⚠️ 短所: シンプルな解析にはオーバーキル。

🔹 解決策10: Scrapeless APIを使用（最良の代替）

自分で解析ロジックを維持する代わりに、Scrapeless Scraping Browserを使用できます。これにより、自動的に：

動的コンテンツを処理
構造化データを抽出（JSON、XML）
ボット対策を回避

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import requests

url = "https://api.scrapeless.com/xml-extract"
payload = {"url": "https://example.com/data.xml"}

response = requests.post(url, json=payload)
print(response.json())

✅ 長所: セットアップ不要、堅牢、スケーラブル。
⚠️ 短所: 有料サービス。

🔹 比較表

メソッド	使いやすさ	速度	セキュリティ	最適用途
ElementTree	⭐⭐⭐	速い	❌	シンプルなXML
minidom	⭐⭐	中程度	❌	綺麗に表示
lxml	⭐⭐⭐⭐	非常に速い	✅	複雑なXML、XPath
BeautifulSoup	⭐⭐⭐	遅い	❌	初心者
defusedxml	⭐⭐	中程度	✅	安全な解析
xmltodict	⭐⭐⭐⭐	速い	❌	辞書変換
pandas	⭐⭐⭐	中程度	❌	データ分析
正規表現	⭐	速い	❌	クイックハックのみ
Scrapy	⭐⭐⭐	中程度	✅	フィードのクロール
Scrapeless API	⭐⭐⭐⭐	非常に速い	✅	エンタープライズグレードのパース

🔹 実世界のシナリオ

設定ファイル → ElementTree
大規模データセット → lxml
API → xmltodict
データサイエンス → pandas
安全なアプリ → defusedxml
ウェブスクレイピング → Scrapy または Scrapeless

🔹 FAQ

Q1: PythonでXMLを解析する最速の方法は？
👉 lxmlが最も速いオープンソースソリューションです。Scrapeless APIは生産グレードのタスクにはより速いです。

Q2: XMLのセキュリティ問題を防ぐにはどうすればいいですか？
👉 defusedxmlまたはScrapeless APIを使用して、入力をサニタイズします。

Q3: XMLを直接JSONに変換できますか？
👉 はい、xmltodictまたはScrapeless APIがこれを行えます。

Q4: ウェブスクレイピングに最適な方法は？
👉 小さなプロジェクトにはScrapyを、大規模なニーズにはScrapelessを使用してください。

🔹 参考文献

🔹 結論

Pythonは、ElementTreeのような組み込みライブラリから、lxmlやScrapyのような高度なソリューションまで、多くの方法でXMLを解析することができます。スケーラブルで安全、かつメンテナンスフリーのパースが必要な場合は、**Scrapeless Scraping Browser**の使用を検討してください。

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