XSLT轻松入门:XSLT的元素语法

本文介绍XSLT的基础语法,包括模板、循环、条件判断等关键元素的使用方法。

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3.XSLT的元素语法

3.1 xsl:template和xsl:apply-templates

3.2 xsl:value-of

3.3 xsl:for-each

3.4 xsl:if

3.5 Xxsl:choose, when, otherwise

3.6 xsl:sort
 
3.1 xsl:template和xsl:apply-templates

模板(template)是XSLT中最重要的概念之一。XSLT文件就是由一个一个的模板组成,任何一个XSLT文件至少包含一个模板。模板的概念就象是搭积木;你如果是程序员,也可以将模板看作一个方法,一个类,或者一个模块。它们可以被拼装组合,也可以单独成块,不同的模板控制不同的输出格式。

模板(template)由两部分组成:匹配模式(match pattern)和执行。简单的讲模式定义XML源文档中哪一个节点将被模板处理,执行则定义输出的是什么格式。两部分对应的语法为xsl:template和xsl:apply-templates。

xsl:template的语法是:

<xsl:template
match = pattern
name = qname
priority = number
mode = qname>

<!-- 执行内容 -->
</xsl:template>

 

xsl:template的作用是定义一个新模板。属性中name,priority,和mode用来区别匹配同一节点的不同模板。它们不是常用的属性。match属性则控制模板的匹配模式(pattern),匹配模式是用来定位XML源文档中哪一个节点被模板处理。一个模板匹配一个节点。我们用一个例子来帮助理解:

假设我们要处理一个包含章节和段落文档。我们用para元素定义段落,用chapter元素定义章节。我们来看看match属性可能的值。下面的语句写法说明模板匹配所有的para元素

下面的语句写法说明模板匹配所有的para元素和所有的chapter元素:

下面的语句写法说明模板匹配所有的父节点为chapter元素的para元素:

下面的语句写法说明模板匹配根节点:

我们再来看apply-templates语法:

<xsl:apply-templates

select = node set-expression

mode 
= qname>

</xsl:apply-templates>

 

xsl:apply-templates用来执行那一个节点被模板具体处理。你可以将它理解为程序中调用子函数。select属性用来定义确切的节点名称。xsl:apply-templates总是包含在xsl:template元素中,象这样:

<xsl:template match="/">

<xsl:apply-templates select="para"/>

</xsl:template>

 

这段代码说明摸板匹配整个文档(根节点),具体执行时处理根节点下所有para元素。

<xsl:template match="para">

<p><xsl:apply-templates/></p>

</xsl:template>

 

而这一段代码则表示摸板匹配para节点,所有para下的子元素都将被处理。

3.2 xsl:value-of

XSL:value-of用来将源文档中元素的文本值写到输出文档中。例如:

有一个个人资料的XML文档:

<?xml version="1.0" encoding="iso-8859-1"?>

<PERSON>

<name>ajie</name>

<age>28</age>

</PERSON>

 

我如果想在输出文档中显示上面这个XML源文档中的name元素的值,可以这样写XSLT代码:
执行后,你会看到"ajie"被单独显示出来。其中match="PERSON"定义摸板匹配PERSON节点,xsl:value-of
语法说明需要输出一个节点的值,而select="name"则定义需要被输出的元素为name。看这个过程是不是和数据库里查询一个人的名字很象?当然,xsl:value-of查询还有更多,更复杂的语法,因为是涉及寻找和定位的功能,我们会放在后面的XPath语法中在仔细讲解。

同样功能的还有xsl:copy-of,用法一样,就不重复解释了。

<xsl:template match="PERSON">

<xsl:value-of select="name"/>

</xsl:template>

 

3.3 xsl:for-each

xsl:for-each语法允许你循环处理被选择的节点。例如:有一个含多个个人资料的XML文档:

<?xml version="1.0" encoding="iso-8859-1"?>

<PEOPLE>

<PERSON>

<name>ajie</name>

<age>28</age>

</PERSON>

<PERSON>

<name>tom</name>

<age>24</age>

</PERSON>

<PERSON>

<name>miake</name>

<age>30</age>

</PERSON>

</PEOPLE>

 

我需要显示所有人的姓名,则可以将XSLT代码写成:

<xsl:template match="PEOPLE">

<xsl:for-each select="child::PERSON">

<xsl:value-of select="name"/>

</ xsl:for-each>

</xsl:template>

 

3.4 xsl:if

xsl:if类似普通程序语言的if条件语句,允许设定节点满足某个条件时,被模板处理。xsl:if的语法格式为:

<xsl:if test=布尔表达式>

template body

</xsl:if
>

 

例如:
这段代码的意思是检测PEOPLE节点下所有的元素,如果发现有<name>元素,则将<name>元素的值输出。其中@符号是统配符,表示节点下所有的元素。

<xsl:template match="PEOPLE">

<xsl:if test="@name"> 

<p><xsl:value-of select="@name"/></p>

</xsl:if>

</xsl:template>

 

3.5 xsl:choose, xsl:when 和 xsl:otherwise

xsl:if语法没有else的属性。如果我们要进行多项选择,那么就要使用xsl:choose / xsl:when / xsl:otherwise系列流程控制语法了。具体的使用请看下面的XSL文件例子:
 

<xsl:template match="PEOPLE">

<xsl:choose>

<xsl:when test="@name = 'ajie'">

<B><xsl:value-of select="@name"/></B>

</xsl:when>

<xsl:when test="@name">

<I><xsl:value-of select="@name"/></I>

</xsl:when> 

<xsl:otherwise>

No name available

</xsl:otherwise>

<xsl:choose>

</xsl:template>

 

说明:首先在PEOPLE节点下寻找<name>属性值为ajie的元素,如果找到,将ajie用粗体输出;如果没有发现值为ajie的<name>元素,则将所有的<name>元素的值都用斜体输出;如果没有发现任何<name>元素,则显示"No
name available"。

3.6 xsl:sort

在XSLT中可以对XML源文档的元素进行重新排序,排序的语法就是xsl:sort。举例:下面的代码就是将文档元素按name排序。

<xsl:template match="PEOPLE">

<xsl:apply-templates select="PERSON">

<xsl:sort select="@name"/>

</xsl:apply-templates>

</xsl:template>

以上是XSLT的元素的主要语法,还有很多其他的语法,例如:import, include, element, attribute, number, param等等语法,在这里就不一一解释。我们的目的是让您对XSLT的语法有基本的概念,理解XSLT作为一种转换语言的强大功能。

 

<xsl:template match="/">

</xsl:template>

 

<xsl:template match="chapter//para">

</xsl:template>

 

<xsl:template match="(chapter|para)">

</xsl:template>

 

<xsl:template match="para">

</xsl:template>
内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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