[Python]ランダムに発生するXMLを解析する[ElementTree]

#ライブラリインポート
XML解析に必要なライブラリElementTreeをインポートします。
globはフォルダ内のXMLのPathを取得
pandasは配列に格納。pandasからcsvに書き出しとMySQLに保存を実行します。

from xml.etree import ElementTree
import glob
import pandas as pd

#XML
こんな感じのXMLデータを解析します。
offsetは秒単位の時間が格納されています。
86400秒は24時間

-<Day>
 -<EventCollection>
  -<Event>
   <Offset>0</Offset>
   <Value>70</Value>
  </Event>
  -<Event>
   <Offset>86400</Offset>
   <Value>69</Value>
  </Event>
   -<Event>
   <Offset>172800</Offset>
   <Value>73</Value>
  </Event>
<Day>

#フォルダからXMLを取得して解析
フォルダ内にダウンロードされたXMLのPathを取得して解析します。

xmlfile = glob.glob("C:/Users/user/*") #fileにXMLファイルパスを格納

file = len(xmlfile) #XMLファイル数をカウント

i_file = 0 #XMLファイルを上から順番に指定するための番号_0が一番最初

for i in range(file):
    XMLFILE = xmlfile[i_file]
    i_file += 1
    tree = ElementTree.parse(XMLFILE)  # XMLファイル読み込み
    root = tree.getroot() # XMLの中身を取得

    # listを準備
    Day = []　
    Night = []

    #forを利用して数値を全てlistに格納
    for e in root.findall('.//Day/EventCollection/Event/Value'):
        Day.append(e.text)
    for e in root.findall('.//Night/EventCollection/Event/Value'):
        Night.append(e.text)

    print(Day)
    [70,69,73]

#ListをPandasに格納してからcsvに保存

#listを1つにまとめる
listData = [Day, Night]

# listDataをDataFrameに変換。.Tは行と列を入れ替え
df = pd.DataFrame(listData).T

# カラム名を追加
df.columns = ['Day', 'Night']

#csvのpathを設定してpandasDataFramをcsvに保存
filename = 'C:/Users/user/csv/AAA.csv'
df.to_csv(filename, index=False)

#MySQLにDataFrameを保存
csvで出力したDataFrameをMySQLにも保存します。

ライブラリをインポート

from sqlalchemy import create_engine

url = 'mysql+mysqlconnector://[user]:[pass]@[host]:[port]/sampleDB'
engine = create_engine(url, echo=True)

#df.to_sqlで'sampleDB_table'にdfに格納したデータを保存
df.to_sql('sampleDB_table', engine, index=False, if_exists='append')

これを私はFileMakerから実行させていますが、Windowsであればタスクスケジューラなどで定期的に実行させればデータが自動的にデータベースに格納されていき、のちの解析に使えるようになります。
今後は、PHP、javascriptなどを利用してデータの見える化（BIツール）、その次に機械学習（AI）に取り組んでいきたいと考えています。