JAVA 解析XML

Java解析 XML 及生成XML 1、文档对象模型(Document Object Model,DOM) (tree parser)将读入的XML文档转换为树结构。2、简单API(Simple API for XML SAX) (Stream parser)将读入的XML文档转换为相应的事件。startDocument和endDocument 分别在文档开始和结束时各调用一次。两种解析器比较:如果文档很长,生成树很耗内存,如果不关心上下文,只关心元素,可以使用流。//三种方式获取Document。4、所有属性必须有值,不能为空。 阅读详情

解析XML常见的四种方法分别是:

Dom4j、SAX、DOM、JDOM ,个人对四种方式的理解中Dom4j是比较常用性能也比较高的解析方式,如常见框架解析的XML配置文件也多为DOM4j方式。DOM方式需要对将整个XML文档调入内存生成DOM树驻留在内存中,耗费内存空间,但比较适合需要频繁更改XML文档的情况,而SAX方式不需要将XML一次性读进内存在进行解析,而是类似边读边解析,对内存要求较小。 

一、Dom4j

使用Dom4j 将List<Person>对象生成XML文件

public class DOM4jTest {
	public static void main(String[] args) throws Exception {

		List<Person> list = new ArrayList<Person>();
		Person person1=new Person(11, "张三1", "女", "北京", 20);
		Person person2=new Person(12, "张三2", "女", "上海", 21);
		Person person3=new Person(13, "张三3", "女", "广州", 22);

		Person person4=new Person(21, "李四1", "男", "北京", 20);
		Person person5=new Person(22, "李四2", "男", "上海", 21);
		Person person6=new Person(23, "李四3", "男", "广州", 22);
		
		person1.setMate(person4);//增加配偶
		person2.setMate(person5);//增加配偶
		person3.setMate(person6);//增加配偶

		list.add(person1);
		list.add(person2);
		list.add(person3);
		Element root = DocumentHelper.createElement("Persons");// 创建根节点Persons
		Document document = DocumentHelper.createDocument(root);
		for (Person person : list) {
			Element element = root.addElement("Person");//创建子节点Person
			element.addAttribute("num", person.getNum()+"");//加入属性num
			Element name=element.addElement("name");//person创建子节点name
			name.setText(person.getName());
			Element sex=element.addElement("sex");
			sex.setText(person.getSex());
			Element age=element.addElement("age");
			age.setText(person.getAge()+"");
			Element mate=element.addElement("mate");
			Element num=mate.addElement("num");
			num.setText(person.getMate().getNum()+"");
			Element name_mate=mate.addElement("name");
			name_mate.setText(person.getMate().getName());
			Element sex_mate=mate.addElement("sex");
			sex_mate.setText(person.getMate().getSex());
			Element age_mate=mate.addElement("age");
			age_mate.setText(person.getMate().getAge()+"");

		}
		 OutputFormat format = new OutputFormat("\r", true);
				 XMLWriter xmlWriter = new XMLWriter(new OutputStreamWriter(new
				 FileOutputStream("d:\\Persons.xml"),"UTF-8") ,format);
				
				 xmlWriter.write(document);
				 xmlWriter.close();
	}	
结果:


使用Dom4j解析该XML 

public class DOM4jTest {
	public static void main(String[] args) throws Exception {


		SAXReader saxReader = new SAXReader();

		Document document = saxReader.read(new File("D:\\Persons.xml"));

		Element root = document.getRootElement(); // 获取根节点

		
		readElement(root);
		

	}

	private static void readElement(Element root) {
		// TODO Auto-generated method stub

		List<Attribute> attrlist=root.attributes();
		for (Attribute attribute : attrlist) {
			System.out.println(attribute.getName()+" "+attribute.getValue());
			 
		}
		List<Element> elementlist=root.elements();
		for (Element element : elementlist) {
			 
			System.out.println(element.getName()+" "+element.getTextTrim());
			readElement(element);
			
		}
		
	}
}
结果:



二、SAX

解析XML,需要传入一个继承了DefaultHandler并复习其主要方法的类,或直接传入匿名内部类。startDocument()和endDocument()方法分别是开始读取和读取完毕执行,读取XML方法顺序是Element相关方法(读取节点名和Attributes )-->characters相关方法读取两结点之间的Text

package XML;

import java.io.File;

import javax.xml.parsers.SAXParser;
import javax.xml.parsers.SAXParserFactory;

import org.xml.sax.Attributes;
import org.xml.sax.SAXException;
import org.xml.sax.helpers.DefaultHandler;

public class SAXTest {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		SAXParserFactory factory = SAXParserFactory.newInstance();

		// step2: 获得SAX解析器实例
		SAXParser parser = factory.newSAXParser();

		// step3: 开始进行解析												
		parser.parse(new File("D:\\Persons.xml"), new DefaultHandler() {//传入匿名内部类  复写DefaultHandler主要方法
			@Override
			public void startDocument() throws SAXException {
				// System.out.println("parse began");
			}

			@Override
			public void endDocument() throws SAXException {
				// System.out.println("parse finished");
			}

			@Override
			public void startElement(String uri, String localName,
					String qName, Attributes attributes) throws SAXException {
				System.out.print(qName);
				for (int i = 0; i < attributes.getLength(); i++) {
					System.out.println(attributes.getQName(i) + "=" + attributes.getValue(i));
				}

			}

			@Override
			public void characters(char[] ch, int start, int length)
					throws SAXException {
				// TODO Auto-generated method stub
				// super.characters(ch, start, length);读取Text部分
				System.out.println(new String(ch, start, length).trim());
			}

			@Override
			public void endElement(String uri, String localName, String qName)
					throws SAXException {
				// System.out.println("finish element");
			}
		});
	}
}
结果:



三、JDom

生成Xml

public class JDomTest {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		Document document = new Document();

		Element root = new Element("Persons");

		document.addContent(root);
		// comment 注释
		Comment comment = new Comment("可以添加注释");

		root.addContent(comment);

		Element person = new Element("Person");

		person.setAttribute("id", "201501");

		root.addContent(person);

		Element name = new Element("name");
		name.setText("liuli");
		Element age = new Element("age");
		age.setText("25");
		person.addContent(name).addContent(age);

		Format format = Format.getPrettyFormat();

		// format.setIndent("\r");
		format.setEncoding("UTF-8");

		XMLOutputter out = new XMLOutputter(format);

		out.output(document, new OutputStreamWriter(new FileOutputStream("jdom.xml"), "UTF-8"));

	}
}
结果:

读取XML

public class JDomTest {
	

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		SAXBuilder builder = new SAXBuilder();

		Document doc = builder.build(new File("Persons.xml"));

		Element root = doc.getRootElement();

		System.out.println(root.getName());

		List<Element> elements = root.getChildren();
		readXml(elements);
	

		XMLOutputter out = new XMLOutputter(Format.getPrettyFormat().setIndent(
				"	"));

		out.output(doc, new FileOutputStream("newPerson.xml"));
	}

	private static void readXml(List<Element> elements) {
		for (Element element : elements) {
			System.out.println(element.getName()+element.getTextTrim());
			List<Attribute> attribute = element.getAttributes();
			for (Attribute attr : attribute) {
				System.out.println(attr.getName() + "=" + attr.getValue());
			}
			readXml(element.getChildren());
		}
	}
}

打印结果:

四、DOM

public class DOMTest {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		DocumentBuilderFactory dbf = DocumentBuilderFactory.newInstance();
		DocumentBuilder db = dbf.newDocumentBuilder();

		Document doc = db.parse(new File("Persons.xml"));
		// 获得根元素结点
		Element root = doc.getDocumentElement();

		readXml(root);
	}

	static void readXml(Element element) {
		String tagName = element.getNodeName();

		NodeList children = element.getChildNodes();

		System.out.print(tagName);

		// element元素的所有属性所构成的NamedNodeMap对象,需要对其进行判断
		NamedNodeMap map = element.getAttributes();

		// 如果该元素存在属性
		if (null != map) {
			for (int i = 0; i < map.getLength(); i++) {
				// 获得该元素的每一个属性
				Attr attr = (Attr) map.item(i);

				String attrName = attr.getName();
				String attrValue = attr.getValue();

				System.out.print(attrName + "=" + attrValue );
			}
		}

	

		for (int i = 0; i < children.getLength(); i++) {
			Node node = children.item(i);
			// 获得结点的类型
			short nodeType = node.getNodeType();

			if (nodeType == Node.ELEMENT_NODE) {
				// 是元素,递归
				readXml((Element) node);
			} else if (nodeType == Node.TEXT_NODE) {
				 
				System.out.print(node.getNodeValue());
			} else if (nodeType == Node.COMMENT_NODE) {
				

				Comment comment = (Comment) node;

				// 注释内容
				String data = comment.getData();

				System.out.println(data);

				
			}
		}

		
	}
}
结果:





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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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解析xml 文章目录解析xmlJava解析xml1、SAX解析2、DOM解析3、JDOM解析4、DOM4J解析DOM4J 解析xml步骤:文档对象 Document元素对象 ElementDEMO案列(解析本地xml)DEMO案列(解析网络xml)DOM4J - XPATH解析XMLJava生成XML使用Document生成xml节点使用XStream工具生成xml 可扩展标记语言(eXtensible Markup Language) 特性: xml具有平台无关性,是一门独立的标记语言 xml具有自我描

m0_47422889的博客 500

Java解析XML文档——dom解析xml

一、前言  用Java解析XML文档,最常用的有两种方法:使用基于事件的XML简单API(Simple API for XML)称为SAX和基于树和节点的文档对象模型(Document Object Module)称为DOM。Sun公司提供了Java API for XML Parsing(JAXP)接口来使用SAX和DOM,通过JAXP,我们可以使用任何与JAXP兼容的XML解析器。  JAXP...

weixin_33778778的博客 376

Java 解析 xml 大全

<br />一、前言<br /><br />用Java解析XML文档,最常用的有两种方法:使用基于事件的XML简单API(Simple API for XML)称为SAX和基于树和节点的文档对象模型(Document Object Module)称为DOM。Sun公司提供了Java API for XML Parsing(JAXP)接口来使用SAX和DOM,通过JAXP,我们可以使用任何与JAXP兼容的XML解析器。<br /><br />JAXP接口包含了三个包:<br /><br />(1)org.w3

技术改变生活,生活改变思想,思想改变技术。 1252

java解析xml文件

java解析xml常用的2种方法 第一种 dom解析 第二种 dom4j解析 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <books> <book id="001"> <id>9</id> <title>Harry Potter</title> <author>J K. Rowling</author> </bo

weixin_43232592的博客 1万+

JAVA中解析XML和书写XML

JAVA中解析XML和书写XML 一.解析XML 1.解析user.xml文档 ​ 解析user.xml文档,使用DOM4J解析XML,将User.xml文档解析后的所有员工入对象中,将对象在存储到集合中。 1.创建自定义User类 ​ 属性包括:id(序号),name(姓名),age(年龄),salay(薪资),gender(性别) public class User { private int id; private String name; private int age; private

weixin_47600732的博客 3373

Java - XML文件解析

使用java编写以DOM方式解析某目录下的特定XML文件,有源码

weixin_44462773的博客 2006

java xml 解析_Java中对XML的解析详解

先简单说下前三种方式:DOM方式:个人理解类似.net的XmlDocument,解析的时候效率不高,占用内存,不适合大XML的解析;SAX方式:基于事件的解析,当解析到xml的某个部分的时候,会触发特定事件,可以在自定义的解析类中定义当事件触发时要做得事情;个人感觉一种很另类的方式,不知道.Net体系下是否有没有类似的方式?StAX方式:个人理解类似.net的XmlReader方式,效率高,占用内...

weixin_42221297的博客 383
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