java解析xml文件四种方式

Windows 11 安装 JDK 11:下载、安装、配置环境变量、验证 本文详细介绍了在 Windows 11 系统中安装 JDK 11 的完整流程,包括从 Oracle 官网下载压缩包、解压到自定义目录、配置 JAVA_HOME 与 Path 环境变量,并验证安装是否成功。文章还包含一个专为 JDK 11 新特性设计的测试程序,涵盖 Lambda 表达式 var 语法、HTTP 客户端 API、字符串增强方法等,帮助读者确认安装版本正确无误,适合初学者和需要多版本 JDK 共存的开发者参考。 阅读详情

java解析xml文件四种方式

1.介绍

1)DOM(JAXP Crimson解析器)

DOM是用与平台和语言无关的方式表示XML文档的官方W3C标准。DOM是以层次结构组织的节点或信息片断的集合。这个层次结构允许开发人员在树中寻找特定信息。分析该结构通常需要加载整个文档和构造层次结构,然后才能做任何工作。由于它是基于信息层次的,因而DOM被认为是基于树或基于对象的。DOM以及广义的基于树的处理具有几个优点。首先,由于树在内存中是持久的,因此可以修改它以便应用程序能对数据和结构作出更改。它还可以在任何时候在树中上下导航,而不是像SAX那样是一次性的处理。DOM使用起来也要简单得多。

2)SAX

SAX处理的优点非常类似于流媒体的优点。分析能够立即开始,而不是等待所有的数据被处理。而且,由于应用程序只是在读取数据时检查数据,因此不需要将数据存储在内存中。这对于大型文档来说是个巨大的优点。事实上,应用程序甚至不必解析整个文档;它可以在某个条件得到满足时停止解析。一般来说,SAX还比它的替代者DOM快许多。

选择DOM还是选择SAX? 对于需要自己编写代码来处理XML文档的开发人员来说, 选择DOM还是SAX解析模型是一个非常重要的设计决策。 DOM采用建立树形结构的方式访问XML文档,而SAX采用的事件模型。

DOM解析器把XML文档转化为一个包含其内容的树,并可以对树进行遍历。用DOM解析模型的优点是编程容易,开发人员只需要调用建树的指令,然后利用navigation APIs访问所需的树节点来完成任务。可以很容易的添加和修改树中的元素。然而由于使用DOM解析器的时候需要处理整个XML文档,所以对性能和内存的要求比较高,尤其是遇到很大的XML文件的时候。由于它的遍历能力,DOM解析器常用于XML文档需要频繁的改变的服务中。

SAX解析器采用了基于事件的模型,它在解析XML文档的时候可以触发一系列的事件,当发现给定的tag的时候,它可以激活一个回调方法,告诉该方法制定的标签已经找到。SAX对内存的要求通常会比较低,因为它让开发人员自己来决定所要处理的tag.特别是当开发人员只需要处理文档中所包含的部分数据时,SAX这种扩展能力得到了更好的体现。但用SAX解析器的时候编码工作会比较困难,而且很难同时访问同一个文档中的多处不同数据。

3)JDOM http://www.jdom.org

JDOM的目的是成为Java特定文档模型,它简化与XML的交互并且比使用DOM实现更快。由于是第一个Java特定模型,JDOM一直得到大力推广和促进。正在考虑通过“Java规范请求JSR-102”将它最终用作“Java标准扩展”。从2000年初就已经开始了JDOM开发。

JDOM与DOM主要有两方面不同。首先,JDOM仅使用具体类而不使用接口。这在某些方面简化了API,但是也限制了灵活性。第二,API大量使用了Collections类,简化了那些已经熟悉这些类的Java开发者的使用。

JDOM文档声明其目的是“使用20%(或更少)的精力解决80%(或更多)Java/XML问题”(根据学习曲线假定为20%)。JDOM对于大多数Java/XML应用程序来说当然是有用的,并且大多数开发者发现API比DOM容易理解得多。JDOM还包括对程序行为的相当广泛检查以防止用户做任何在XML中无意义的事。然而,它仍需要您充分理解XML以便做一些超出基本的工作(或者甚至理解某些情况下的错误)。这也许是比学习DOM或JDOM接口都更有意义的工作。

JDOM自身不包含解析器。它通常使用SAX2解析器来解析和验证输入XML文档(尽管它还可以将以前构造的DOM表示作为输入)。它包含一些转换器以将JDOM表示输出成SAX2事件流、DOM模型或XML文本文档。JDOM是在Apache许可证变体下发布的开放源码。

4)DOM4J http://dom4j.sourceforge.net

虽然DOM4J代表了完全独立的开发结果,但最初,它是JDOM的一种智能分支。它合并了许多超出基本XML文档表示的功能,包括集成的XPath支持、XML Schema支持以及用于大文档或流化文档的基于事件的处理。它还提供了构建文档表示的选项,它通过DOM4J API和标准DOM接口具有并行访问功能。从2000下半年开始,它就一直处于开发之中。

为支持所有这些功能,DOM4J使用接口和抽象基本类方法。DOM4J大量使用了API中的Collections类,但是在许多情况下,它还提供一些替代方法以允许更好的性能或更直接的编码方法。直接好处是,虽然DOM4J付出了更复杂的API的代价,但是它提供了比JDOM大得多的灵活性。

在添加灵活性、XPath集成和对大文档处理的目标时,DOM4J的目标与JDOM是一样的:针对Java开发者的易用性和直观操作。它还致力于成为比JDOM更完整的解决方案,实现在本质上处理所有Java/XML问题的目标。在完成该目标时,它比JDOM更少强调防止不正确的应用程序行为。

DOM4J是一个非常非常优秀的Java XML API,具有性能优异、功能强大和极端易用使用的特点,同时它也是一个开放源代码的软件。如今你可以看到越来越多的Java软件都在使用DOM4J来读写XML,特别值得一提的是连Sun的JAXM也在用DOM4J.

2、比较

1)DOM4J性能最好,连Sun的JAXM也在用DOM4J.目前许多开源项目中大量采用DOM4J,例如大名鼎鼎的Hibernate也用DOM4J来读取XML配置文件。如果不考虑可移植性,那就采用DOM4J.

2)JDOM和DOM在性能测试时表现不佳,在测试10M文档时内存溢出。在小文档情况下还值得考虑使用DOM和JDOM.虽然JDOM的开发者已经说明他们期望在正式发行版前专注性能问题,但是从性能观点来看,它确实没有值得推荐之处。另外,DOM仍是一个非常好的选择。DOM实现广泛应用于多种编程语言。它还是许多其它与XML相关的标准的基础,因为它正式获得W3C推荐(与基于非标准的Java模型相对),所以在某些类型的项目中可能也需要它(如在JavaScript中使用DOM)。

3)SAX表现较好,这要依赖于它特定的解析方式-事件驱动。一个SAX检测即将到来的XML流,但并没有载入到内存(当然当XML流被读入时,会有部分文档暂时隐藏在内存中)。

3.四种XML操作方式的基本使用方法

xml文件:

<?xml version="1.0" encoding="GB2312"?>

<RESULT>

<VALUE>

<NO>A1234</NO>

<ADDR>四川省XX县XX镇XX路X段XX号</ADDR>

</VALUE>

<VALUE>

<NO>B1234</NO>

   <ADDR>四川省XX市XX乡XX村XX组</ADDR>

</VALUE>

</RESULT>

1)DOM

import java.io.*;

import java.util.*;

import org.w3c.dom.*;

import javax.xml.parsers.*;

public class MyXMLReader{

 public static void main(String arge[]){

long lasting =System.currentTimeMillis();

try{

 File f=new File("data_10k.xml");

 DocumentBuilderFactory factory=DocumentBuilderFactory.newInstance();

 DocumentBuilder builder=factory.newDocumentBuilder();

 Document doc = builder.parse(f);

 NodeList nl = doc.getElementsByTagName("VALUE");

 for (int i=0;i<nl.getLength();i++){

System.out.print("车牌号码:" +

doc.getElementsByTagName("NO").item(i).getFirstChild().getNodeValue());

System.out.println("车主地址:" +

doc.getElementsByTagName("ADDR").item(i).getFirstChild().getNodeValue());

   }

}catch(Exception e){

 e.printStackTrace();

}

2)SAX

import org.xml.sax.*;

import org.xml.sax.helpers.*;

import javax.xml.parsers.*;

public class MyXMLReader extends DefaultHandler {

 java.util.Stack tags = new java.util.Stack();

 public MyXMLReader() {

super();

}

 public static void main(String args[]) {

long lasting = System.currentTimeMillis();

try {

 SAXParserFactory sf = SAXParserFactory.newInstance();

 SAXParser sp = sf.newSAXParser();

 MyXMLReader reader = new MyXMLReader();

 sp.parse(new InputSource("data_10k.xml"), reader);

} catch (Exception e) {

 e.printStackTrace();

}

System.out.println("运行时间:" + (System.currentTimeMillis() - lasting) + "毫秒");}

public void characters(char ch[], int start, int length) throws SAXException {

String tag = (String) tags.peek();

if (tag.equals("NO")) {

 System.out.print("车牌号码:" + new String(ch, start, length));

}

if (tag.equals("ADDR")) {

System.out.println("地址:" + new String(ch, start, length));

}

}

public void startElement(String uri,String localName,String qName,Attributes attrs) {

tags.push(qName);}

}

3)JDOM

import java.io.*;

import java.util.*;

import org.jdom.*;

import org.jdom.input.*;

public class MyXMLReader {

 public static void main(String arge[]) {

long lasting = System.currentTimeMillis();

try {

 SAXBuilder builder = new SAXBuilder();

 Document doc = builder.build(new File("data_10k.xml"));

 Element foo = doc.getRootElement();

 List allChildren = foo.getChildren();

 for(int i=0;i<allChildren.size();i++) {

System.out.print("车牌号码:" +

((Element)allChildren.get(i)).getChild("NO").getText());

System.out.println("车主地址:" +

((Element)allChildren.get(i)).getChild("ADDR").getText());

 }

} catch (Exception e) {

 e.printStackTrace();

}

}

4)DOM4J

import java.io.*;

import java.util.*;

import org.dom4j.*;

import org.dom4j.io.*;

public class MyXMLReader {

 public static void main(String arge[]) {

long lasting = System.currentTimeMillis();

try {

 File f = new File("data_10k.xml");

 SAXReader reader = new SAXReader();

 Document doc = reader.read(f);

 Element root = doc.getRootElement();

 Element foo;

 for (Iterator i = root.elementIterator("VALUE"); i.hasNext() {

foo = (Element) i.next();

System.out.print("车牌号码:" + foo.elementText("NO"));

System.out.println("车主地址:" + foo.elementText("ADDR"));

 }

} catch (Exception e) {

 e.printStackTrace();

}

)

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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. 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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")

Java解析XML文件的四种方式

java读取xml文件的四种方法Xml代码 1 &lt;?xml version="1.0" encoding="GB2312"?&gt; 2 &lt;RESULT&gt; 3 &lt;VALUE&gt;   4 &lt;NO&gt;A1234&lt;/NO&gt;   5 &lt;ADDR&gt;河南省郑州市&lt;/ADDR&

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