rh-xml-tong 0.1.7

专业的中国人民银行XML征信数据处理工具库，支持批量处理、智能验证、错误检测，工作日常用到，因此封装为库！

rh_xml_tong - 人行XML征信数据处理库

一个专门用于解析和处理中国人民银行XML格式征信数据的Python库，支持批量处理、自动验证、智能错误处理等功能。

🚀 快速开始

安装

pip install rh-xml-tong

基本使用

from rh_xml_tong import quick_process

# 快速处理XML征信文件
df, stats = quick_process('xml目录', '输出文件.csv')
print(f"成功处理 {stats['valid']} 个文件")

✨ 主要功能

🔍 智能报文验证

• 7重验证机制：文件存在性、内容完整性、XML格式、必需字段、错误状态、时间格式等
• 自动跳过失效报文：智能识别并跳过损坏或无效的文件
• 详细错误报告：提供具体的失效原因分析

⚡ 高效批量处理

• 进度条显示：实时显示处理进度
• 内存优化：支持大量文件的批量处理
• 中断恢复：支持处理过程中的错误恢复

📊 数据标准化

• 统一输出格式：标准化的DataFrame格式
• JSON结构化：报文内容转换为结构化JSON
• 时间格式统一：自动处理多种时间格式

🛡️ 稳定性保障

• 异常处理：完善的错误处理机制
• 数据验证：确保输出数据的完整性
• 测试覆盖：全面的单元测试

📖 详细文档

核心API

quick_process()

from rh_xml_tong import quick_process

df, stats = quick_process(
    xml_dir='xml',                    # XML文件目录
    output_file='结果.csv'            # 输出文件路径
)

# 返回结果
# df: pandas.DataFrame - 解析后的数据
# stats: dict - 处理统计信息

process_all_xml_files()

from rh_xml_tong import process_all_xml_files

df, stats = process_all_xml_files(
    xml_dir='xml',
    output_file='结果.csv',
    save_csv=True,                    # 是否保存CSV
    show_progress=True,               # 是否显示进度条
    validate_output=True              # 是否验证输出路径
)

validate_xml_content()

from rh_xml_tong import validate_xml_content

is_valid, reason = validate_xml_content('file.xml', 'xml_dir')
if not is_valid:
    print(f"文件无效: {reason}")

get_invalid_files_report()

from rh_xml_tong import get_invalid_files_report

df_invalid = get_invalid_files_report('xml目录')
print(df_invalid)  # 显示所有失效文件及原因

输出格式

处理后的DataFrame包含以下列：

列名	说明	示例
用户id	XML文件名（不含扩展名）	91234567
报告编号	征信报告编号	2024091012345678
姓名	个人姓名	张三
报告时间	完整报告时间	2024-09-10T09:05:47
报文内容	完整XML内容的JSON格式	{"Document": {...}}
报告时间修改	仅日期部分	2024-09-10

配置选项

from rh_xml_tong import Config

# 修改默认配置
Config.XML_DIR = 'my_xml_files'
Config.OUTPUT_FILE = 'my_output.csv'
Config.ENCODING = 'utf-8'

# 自定义必需字段
Config.REQUIRED_FIELDS = [
    './/PA01AR01',  # 报告时间
    './/PA01AI01',  # 报告编号
    './/PA01BQ01',  # 姓名 (新增)
]

🔧 高级用法

处理单个文件

from rh_xml_tong import process_single_file

result = process_single_file('example.xml', 'xml_dir')
if result['status'] == 'success':
    print("处理成功:", result['data'])
else:
    print("处理失败:", result['reason'])

获取处理统计

from rh_xml_tong import get_processing_statistics

stats = get_processing_statistics('xml_dir')
print(f"预计有效文件: {stats['estimated_valid']}")
print(f"预计无效文件: {stats['estimated_invalid']}")

批处理模式

import os
from rh_xml_tong import quick_process

# 处理多个目录
directories = ['dir1/xml', 'dir2/xml', 'dir3/xml']

all_results = []
for xml_dir in directories:
    if os.path.exists(xml_dir):
        df, stats = quick_process(xml_dir, f'结果_{os.path.basename(xml_dir)}.csv')
        all_results.append(df)

# 合并所有结果
import pandas as pd
final_df = pd.concat(all_results, ignore_index=True)

⚙️ 环境要求

• Python 3.7+
• pandas >= 1.0.0
• numpy >= 1.18.0
• tqdm >= 4.50.0

🐛 故障排除

常见问题

Q: 为什么有些XML文件被跳过？

A: 可能的原因：

• 文件损坏或格式不正确
• 缺少必需字段（报告时间、报告编号）
• 包含错误状态标识
• 时间格式无效

可以使用 get_invalid_files_report() 查看详细原因。

Q: 内存使用过高怎么办？

A:

• 分批处理文件
• 设置 save_csv=False 避免立即保存
• 处理完立即释放DataFrame

Q: 处理速度慢怎么优化？

A:

• 设置 show_progress=False 关闭进度条
• 确保XML文件在SSD上
• 考虑并行处理（自行实现）

🤝 贡献指南

欢迎提交Issue和Pull Request！

📄 许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件

📞 联系方式

• 作者：Tong
• 邮箱：[e-mail]
• 项目主页：https://github.com/yourusername/rh-xml-tong

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注意：本库专门用于处理中国人民银行征信数据，请确保数据处理符合相关法律法规要求。