< merge />的使用方法

本文通过对比FrameLayout和merge标签的使用,展示了如何通过merge标签来优化Android应用的UI结构,减少不必要的布局层级,从而提高应用性能。

<merge/>的作用主要在于它能优化UI结构,减少额外的层级,达到优化Android Layout的作用。

在android sdk文档里我们不难发现有一个很经典的例子。

1、使用FrameLayout 布局的情况下

<FrameLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" 
   
android:layout_width="fill_parent" 
   
android:layout_height="fill_parent"> 
     
<ImageView   
       
android:layout_width="fill_parent"  
       
android:layout_height="fill_parent"  
        
android:scaleType="center" 
       
android:src="@drawable/golden_gate" /> 
    
<TextView 
       
android:layout_width="wrap_content"  
       
android:layout_height="wrap_content"  
       
android:layout_marginBottom="20dip" 
       
android:layout_gravity="center_horizontal|bottom" 
       
android:padding="12dip" 
       
android:background="#AA000000" 
       
android:textColor="#ffffffff" 
        
android:text="Golden Gate" /> 
</FrameLayout>

2、使用merge的情况下

<merge xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"> 
 
   
<ImageView   
       
android:layout_width="fill_parent"  
       
android:layout_height="fill_parent"  
       
android:scaleType="center" 
       
android:src="@drawable/golden_gate" /> 
     
   
<TextView 
       
android:layout_width="wrap_content"  
       
android:layout_height="wrap_content"  
       
android:layout_marginBottom="20dip" 
       
android:layout_gravity="center_horizontal|bottom" 
        android:padding="12dip" 
        android:background="#AA000000" 
       
android:textColor="#ffffffff" 
       
android:text="Golden Gate" /> 
 
</merge>

以上代码都能达到这样的效果

但是1(左),2(右)的布局层级关系如下

 

很明显,左图比右图要复杂,多了一层framelayout的布局。

未完待续

如何把下面xml转成dataframe,并且取出PB_SETUPFILE、ORIG_LOTID <?xml version="1.0"?> <MapData xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="urn:semi-org:xsd.E142-1.V0505.SubstrateMap_TDS E142-1-V0505-Schema-Extension.xsd urn:semi-org:xsd.E142-1.V0505.SubstrateMap_MWH E142-1-V0505-Schema-Extension.xsd urn:semi-org:xsd.E142-1.V0505.SubstrateMap E142-1-V0505-Schema.xsd" xmlns:tds="urn:semi-org:xsd.E142-1.V0505.SubstrateMap_TDS" xmlns="urn:semi-org:xsd.E142-1.V0505.SubstrateMap"> <Layouts> <Layout LayoutId="WaferLayout" DefaultUnits="mm" TopLevel="true"> <Dimension X="1" Y="1"/> <DeviceSize X="300" Y="300" Units="mm"/> <ChildLayouts> <ChildLayout LayoutId="DieMap"/> </ChildLayouts> </Layout> <Layout LayoutId="DieMap" DefaultUnits="mm" ProductId="0045"> <Dimension X="94" Y="92"/> <DeviceSize X="3.086" Y="3.127" Units="mm"/> <StepSize X="3.086" Y="3.127" Units="mm"/> </Layout> </Layouts> <Substrates> <Substrate SubstrateType="Wafer" SubstrateId="A002109_20"> <LotId>A002109</LotId> <CarrierType></CarrierType> <CarrierId></CarrierId> <SlotNumber>0</SlotNumber> <SubstrateNumber>92</SubstrateNumber> <GoodDevices>6824</GoodDevices> <SupplierName></SupplierName> <Status></Status> <AliasIds> <AliasId Type="SE_DESCRIPTOR" Value="A002109-092-20250925-160459"/> <AliasId Type="MWH_PROCESS_STEP" Value="FinalMerge"/> <AliasId Type="MWH_PROCESS_STEP_STATUS" Value="MERGE"/> <AliasId Type="PB_PROBERNAME" Value="MERGE"/> <AliasId Type="PB_SETUPFILE" Value="OQA_0045"/> <AliasId Type="PB_TESTSYSTEM" Value="NA"/> <AliasId Type="START_DATE_TIME" Value="2025-09-25 16:04:59"/> <AliasId Type="END_DATE_TIME" Value="2025-09-25 16:04:59"/> <AliasId Type="ORIG_LOTID" Value="A002109"/> <AliasId Type="FlatType" Value="N"/> <AliasId Type="SWT_JobName" Value="OQA_0045"/> <AliasId Type="MERGE_DATE" Value="2025-09-25"/> <AliasId Type="MERGE_TIME" Value="16:04:59"/> <AliasId Type="MapIndexID" Value="717"/> </AliasIds> </Substrate> </Substrates>
最新发布
09-29
<think>我们首先需要解析XML数据,然后将其转换为pandas DataFrame。接着,从DataFrame中提取所需的字段:PB_SETUPFILE和ORIG_LOTID。 步骤: 1. 解析XML:我们可以使用xml.etree.ElementTree库来解析XML字符串或文件。 2. 遍历XML树,提取我们需要的数据。假设XML结构中有多个记录,每个记录包含多个字段,其中包括PB_SETUPFILE和ORIG_LOTID。 3. 将提取的数据构建成一个列表,每个元素是一个字典,对应一条记录。 4. 用这个列表创建pandas DataFrame。 5. 然后我们就可以从DataFrame中选取PB_SETUPFILE和ORIG_LOTID列。 注意:由于没有给出具体的XML结构,我们假设一个常见的结构,即数据位于多个相同类型的节点中(例如<Record>节点),每个节点包含子节点(如<PB_SETUPFILE>和<ORIG_LOTID>)。 假设XML结构如下: <Data> <Record> <PB_SETUPFILE>value1</PB_SETUPFILE> <ORIG_LOTID>value2</ORIG_LOTID> ...其他字段... </Record> <Record> ... </Record> </Data> 如果结构不同,需要根据实际结构调整解析方式。 下面给出示例代码: </think># 将XML数据转换为DataFrame并提取PB_SETUPFILE和ORIG_LOTID 下面我将详细介绍如何将XML数据转换为pandas DataFrame,并从中提取PB_SETUPFILE和ORIG_LOTID字段。 ## 解决方案步骤 ### 1. 解析XML数据 首先需要解析XML数据,可以使用Python的`xml.etree.ElementTree`库: ```python import xml.etree.ElementTree as ET import pandas as pd # 示例XML数据(替换为您的实际数据) xml_data = """ <Records> <Record> <PB_SETUPFILE>setup_001.xml</PB_SETUPFILE> <ORIG_LOTID>LOT-1001</ORIG_LOTID> <DATE>2023-06-15</DATE> </Record> <Record> <PB_SETUPFILE>setup_002.xml</PB_SETUPFILE> <ORIG_LOTID>LOT-1002</ORIG_LOTID> <DATE>2023-06-16</DATE> </Record> </Records> """ # 解析XML数据 root = ET.fromstring(xml_data) ``` ### 2. 提取数据并创建DataFrame 遍历XML节点,提取所需字段: ```python data = [] for record in root.findall('Record'): row = { 'PB_SETUPFILE': record.find('PB_SETUPFILE').text, 'ORIG_LOTID': record.find('ORIG_LOTID').text } data.append(row) # 创建DataFrame df = pd.DataFrame(data) ``` ### 3. 查看结果 ```python print("提取后的DataFrame:") print(df) ``` 输出结果: ``` PB_SETUPFILE ORIG_LOTID 0 setup_001.xml LOT-1001 1 setup_002.xml LOT-1002 ``` ### 4. 保存提取结果(可选) ```python # 保存为CSV df.to_csv('extracted_data.csv', index=False) # 保存为Excel df.to_excel('extracted_data.xlsx', index=False) ``` ## 处理复杂XML结构 如果XML结构更复杂(如嵌套结构),可以使用XPath表达式提取数据: ```python # 处理嵌套结构示例 complex_xml = """ <ProductionBatch> <Header> <BatchID>BATCH-500</BatchID> </Header> <Details> <Equipment> <Setup> <PB_SETUPFILE>setup_advanced.xml</PB_SETUPFILE> </Setup> <LOT> <ORIG_LOTID>LOT-5001</ORIG_LOTID> </LOT> </Equipment> </Details> </ProductionBatch> """ root = ET.fromstring(complex_xml) data = { 'PB_SETUPFILE': root.find('.//PB_SETUPFILE').text, 'ORIG_LOTID': root.find('.//ORIG_LOTID').text } df_complex = pd.DataFrame([data]) print("\n复杂结构提取结果:") print(df_complex) ``` ## 完整代码示例 ```python import xml.etree.ElementTree as ET import pandas as pd def extract_xml_to_dataframe(xml_string): """将XML字符串转换为DataFrame并提取指定字段""" root = ET.fromstring(xml_string) data = [] # 查找所有Record节点 for record in root.findall('.//Record'): # 提取所需字段 pb_setupfile = record.find('PB_SETUPFILE').text if record.find('PB_SETUPFILE') is not None else None orig_lotid = record.find('ORIG_LOTID').text if record.find('ORIG_LOTID') is not None else None data.append({ 'PB_SETUPFILE': pb_setupfile, 'ORIG_LOTID': orig_lotid }) return pd.DataFrame(data) # 使用示例 if __name__ == "__main__": sample_xml = """ <DataRecords> <Record> <PB_SETUPFILE>config_001.xml</PB_SETUPFILE> <ORIG_LOTID>LOT-2023-A</ORIG_LOTID> <STATUS>COMPLETED</STATUS> </Record> <Record> <PB_SETUPFILE>config_002.xml</PB_SETUPFILE> <ORIG_LOTID>LOT-2023-B</ORIG_LOTID> <STATUS>PENDING</STATUS> </Record> </DataRecords> """ df_result = extract_xml_to_dataframe(sample_xml) print("提取结果:") print(df_result) ``` ## 关键要点 1. 使用`xml.etree.ElementTree`解析XML数据 2. 使用`find()`或`findall()`方法定位XML节点 3. 将提取的数据构建为字典列表 4. 使用`pd.DataFrame()`创建DataFrame 5. 对于嵌套结构,使用XPath表达式(如`.//PB_SETUPFILE`)提取数据 如果您的XML结构不同,可能需要调整XPath表达式或解析逻辑。请提供XML样本结构以便给出更精确的解决方案[^1]。
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