Java Sax解析xml(转载)

sax解析xml文件实例一(注意endElement 内部最后 currentTag=null) 本文重点两点:1.再一次解析一个xml,验证之前的理解。 2. 发现endElement内最后一定要 currentTag = null ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 注意:一定要在endEle 阅读详情

出处: http://www.iteye.com/topic/763895


1.   Java Sax解析是按照xml文件的顺序一步一步的来解析,在解析xml文件之前,我们要先了解xml文件的节点的种类,一种是ElementNode,一种是TextNode。如下面的这段book.xml

Xml代码  收藏代码
  1. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>  
  2. <books>  
  3.     <book id="12">  
  4.         <name>thinking in java</name>  
  5.         <price>85.5</price>  
  6.     </book>  
  7.     <book id="15">  
  8.         <name>Spring in Action</name>  
  9.         <price>39.0</price>  
  10.     </book>  
  11. </books>  

其中,像<books>、<book>这种节点就属于ElementNode,而thinking in java、85.5这种就属于TextNode。

下面结合一张图来详细讲解Sax解析。


xml文件被Sax解析器载入,由于Sax解析是按照xml文件的顺序来解析,当读入<?xml.....>时,会调用startDocument()方法,当读入<books>的时候,由于它是个ElementNode,所以会调用startElement(String uri, String localName, String qName, Attributes attributes) 方法,其中第二个参数就是节点的名称,注意:由于有些环境不一样,有时候第二个参数有可能为空,所以可以使用第三个参数,因此在解析前,先调用一下看哪个参数能用,第4个参数是这个节点的属性。这里我们不需要这个节点,所以从<book>这个节点开始,也就是图中1的位置,当读入时,调用startElement(....)方法,由于只有一个属性id,可以通过attributes.getValue(0)来得到,然后在图中标明2的地方会调用characters(char[] ch, int start, int length)方法,不要以为那里是空白,Sax解析器可不那么认为,Sax解析器会把它认为是一个TextNode。但是这个空白不是我们想要的数据,我们是想要<name>节点下的文本信息。这就要定义一个记录当上一节点的名称的TAG,在characters(.....)方法中,判断当前节点是不是name,是再取值,才能取到thinking in java。具体见代码:SaxParseService.java

Java代码  收藏代码
  1. import java.io.InputStream;  
  2. import java.util.ArrayList;  
  3. import java.util.List;  
  4.   
  5. import javax.xml.parsers.SAXParser;  
  6. import javax.xml.parsers.SAXParserFactory;  
  7.   
  8. import org.xml.sax.Attributes;  
  9. import org.xml.sax.SAXException;  
  10. import org.xml.sax.helpers.DefaultHandler;  
  11.   
  12. import com.xtlh.cn.entity.Book;  
  13.   
  14. public class SaxParseService extends DefaultHandler{  
  15.     private List<Book> books = null;  
  16.     private Book book = null;  
  17.     private String preTag = null;//作用是记录解析时的上一个节点名称  
  18.       
  19.     public List<Book> getBooks(InputStream xmlStream) throws Exception{  
  20.         SAXParserFactory factory = SAXParserFactory.newInstance();  
  21.         SAXParser parser = factory.newSAXParser();  
  22.         SaxParseService handler = new SaxParseService();  
  23.         parser.parse(xmlStream, handler);  
  24.         return handler.getBooks();  
  25.     }  
  26.       
  27.     public List<Book> getBooks(){  
  28.         return books;  
  29.     }  
  30.       
  31.     @Override  
  32.     public void startDocument() throws SAXException {  
  33.         books = new ArrayList<Book>();  
  34.     }  
  35.   
  36.     @Override  
  37.     public void startElement(String uri, String localName, String qName, Attributes attributes) throws SAXException {  
  38.         if("book".equals(qName)){  
  39.             book = new Book();  
  40.             book.setId(Integer.parseInt(attributes.getValue(0)));  
  41.         }  
  42.         preTag = qName;//将正在解析的节点名称赋给preTag  
  43.     }  
  44.   
  45.     @Override  
  46.     public void endElement(String uri, String localName, String qName)  
  47.             throws SAXException {  
  48.         if("book".equals(qName)){  
  49.             books.add(book);  
  50.             book = null;  
  51.         }  
  52.         preTag = null;/**当解析结束时置为空。这里很重要,例如,当图中画3的位置结束后,会调用这个方法 
  53.         ,如果这里不把preTag置为null,根据startElement(....)方法,preTag的值还是book,当文档顺序读到图 
  54.         中标记4的位置时,会执行characters(char[] ch, int start, int length)这个方法,而characters(....)方 
  55.         法判断preTag!=null,会执行if判断的代码,这样就会把空值赋值给book,这不是我们想要的。*/  
  56.     }  
  57.       
  58.     @Override  
  59.     public void characters(char[] ch, int start, int length) throws SAXException {  
  60.         if(preTag!=null){  
  61.             String content = new String(ch,start,length);  
  62.             if("name".equals(preTag)){  
  63.                 book.setName(content);  
  64.             }else if("price".equals(preTag)){  
  65.                 book.setPrice(Float.parseFloat(content));  
  66.             }  
  67.         }  
  68.     }  
  69.       
  70. }  

  Book.java如下:主要是用来组装数据

Java代码  收藏代码
  1. public class Book {  
  2.     private int id;  
  3.     private String name;  
  4.     private float price;  
  5.     public int getId() {  
  6.         return id;  
  7.     }  
  8.     public void setId(int id) {  
  9.         this.id = id;  
  10.     }  
  11.     public String getName() {  
  12.         return name;  
  13.     }  
  14.     public void setName(String name) {  
  15.         this.name = name;  
  16.     }  
  17.     public float getPrice() {  
  18.         return price;  
  19.     }  
  20.     public void setPrice(float price) {  
  21.         this.price = price;  
  22.     }  
  23.     @Override  
  24.     public String toString(){  
  25.         return this.id+":"+this.name+":"+this.price;  
  26.     }  
  27. }  

 测试是用的单元测试,测试代码如下:ParseTest

Java代码  收藏代码
  1. import java.io.InputStream;  
  2. import java.util.List;  
  3.   
  4. import junit.framework.TestCase;  
  5.   
  6. import com.xtlh.cn.demo.DomParseService;  
  7. import com.xtlh.cn.demo.SaxParseService;  
  8. import com.xtlh.cn.entity.Book;  
  9.   
  10. public class ParseTest extends TestCase{  
  11.   
  12.     public void testSAX() throws Throwable{  
  13.         SaxParseService sax = new SaxParseService();  
  14.         InputStream input = this.getClass().getClassLoader().getResourceAsStream("book.xml");  
  15.         List<Book> books = sax.getBooks(input);  
  16.         for(Book book : books){  
  17.             System.out.println(book.toString());  
  18.         }  
  19.     }  
  20. }  

 在用Sax解析的时候最需要重视的一点就是不要把那些<节点>之间的空白忽略就好!

python对XML的解析总结 转载了这么多的文章,终于可以写一点自己的东西了。初学Python不久,程序中不当之处还请各位看官不吝赐教。 本文中很多地方都是参考了其他人的博文,具体的也不甚清楚到底参考了哪些,在此仅列出一个大概吧。绿色背景表示含有链接。 感谢gaodeyue,他的例程写的很好。我直接参考了他的DOM构建和解析XML文档的程序写了一个我自己的XML文档。另外的那篇Python处理XML数据之SAX篇我 阅读详情

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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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Java SAX 解析

DOM 解析参考:Java DOM 解析 # 无 Validation SAXParserFactory fact = SAXParserFactory.newInstance(); fact.setNamespaceAware(true); SAXParser parser = fact.newSAXParser(...

weixin_30713953的博客 282

SAX和DOM解析XML区别

SAX和DOM解析XML区别

gftygff的博客 158

java与xml_Java与XML 之 SAX和StAX

本文由大关收集整理所得,不保证内容的正确性,转载请标明出处,谢谢!上一次,我们讲述了使用Dom方式解析XML,并通过修改Dom树结构,最终改变XML文档内容。本次主要讲解使用SAX(Simple API for XML)方式和StAX(Stream API for XML)方法对XML文档进行分析和生成操作。Dom方式解析XML先要在内存中创建Dom树,然后通过遍历或修改树节点,来对XML文档中的...

weixin_33610261的博客 258

SAX解析和生成XML文档

原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 、作者信息和本人声明。否则将追究法律责任。 作者:永恒の_☆ 地址:http://blog.youkuaiyun.com/chenghui0317/article/details/11990891 一、前言    SAX操作xml是基于事件来完成的,自己只负责调用解析的方法,然后具体解析操作都是交给DefaultHandler处理者

永恒の_☆ 1万+

廖雪峰Java14Java操作XML和JSON-1XML-3SAX

SAX:Simple API for XML 基于事件的API import javax.xml.parsers.SAXParser; import javax.xml.parsers.SAXParserFactory; public class SAXSample { static final String XML_URL = "http://rss.sina.com....

weixin_30815427的博客 162

使用 SAX 处理 XML 文档(转载)

SAX的基本情况 SAX 同DOM一样也是一个访问XML文档的接口。SAX是Simple API for XML的缩写。它不像DOM那样是W3C的推荐标准。它是由XML-DEV邮件列表的成员开发维护,由David Megginson领导(david@megginson.com)的一个Public Domain软件。SAX是一个彻底的自由软件,它的作者放弃了对它的所有权利,并且它...

a551546150的博客 139
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fantasyagain
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